机器学习之决策树算法
步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人
每个流程节点上,操作人员做执行时都有输入(包括上一个节点或前段流程的结果数据、历史或参考数据,以及上一级的决策信息),同时执行也有流程节点相应的规则(包括业务逻辑和业务规则),执行以后产生的结果又会形成输出给到下一个节点,来接续着完成下一步的工作形成新的输出。业务规则是驱动业务流程运行的规则体系,是决策...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
这六种算法分别是:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树与k均值聚类算法。线性回归:直的&窄的线性回归是机器学习中的一个关键的统计方法,但它并非不战而胜。它由两位杰出的数学家提出,但200年过去了,这个问题仍未解决。长期存在的争议不仅证明了该算法具有出色的实用性,还证明了它的本质十分简单。
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人_腾讯新闻
每个流程节点上,操作人员做执行时都有输入(包括上一个节点或前段流程的结果数据、历史或参考数据,以及上一级的决策信息),同时执行也有流程节点相应的规则(包括业务逻辑和业务规则),执行以后产生的结果又会形成输出给到下一个节点,来接续着完成下一步的工作形成新的输出。业务规则是驱动业务流程运行的规则体系,是决策...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
监督学习算法通过使用已标记的训练数据(输入和相应的输出)来学习模型。通过建立一个从输入到输出的映射,让模型能够对新的未标记数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、...
【公益案例展】四川农担x中电金信——大数据智能风控平台建设
策略管理:用于对策略管理要素的录入编辑和展示等,对策略库的分级分类管理,基于特定的业务场景,制定相应的策略模板(www.e993.com)2024年7月8日。策略配置:支持对规则集、评分卡、决策表、决策树、决策流、表达式及机器学习等组件配置,以可视化的方式进行顺序、分支、并行等多种方式的执行流程编排,提供友好的操作界面,支持提供不同组件的组合配置,...
【23一造密押】实务案例篇D3
考点26:决策树1.四个要素方框表示决策点,圆圈表示机会点;从决策点画出的每条直线代表一个方案,叫作方案枝,从机会点画出的直线代表一种自然状态,叫作概率枝。2.绘制及计算步骤:(1)先画一个决策节点,用方框进行表示。(2)从决策节点向右引出若干条直线作为方案枝。
Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!
1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的特征,并按照特征值来划分不同分支的数据集合;四是重复上述两步骤,若子集值包含单一特征,则为分支叶子节点。因此,决策树算法使用信息...
智能时代的算法发展
20世纪八九十年代,决策树和神经网络算法开始兴起。1995年,两种重要算法——支持向量机和AdaBoost诞生。支持向量机是处理线性分类和非线性分类问题的主要方法,而AdaBoost可以将许多其他类型的算法集成起来使用以达到最佳性能。1995年至1997年,德国计算机科学家霍赫赖特(SeppHochreiter)和施米德胡贝(JuergenSchmidhuber)...