机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
【23一造密押】实务案例篇D3
排序:先大后小,先正后负土建安装案例新上架《渠道密押两套卷》,限时优惠至本周日,需要的朋友点击图片去小程序直接下载考点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:(...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
中世纪的逻辑教师将这个序列绘制为垂直流程图:一个早期的决策树。数字差异:快进到1963年,密歇根大学社会学家JohnSonquist和经济学家JamesMorgan在将调查的受访者分组时,首次在计算机中实行了决策树。随着自动训练算法软件的出现,这种工作变得很普遍,如今包括scikit-learn等在内的各种机器学习库也已经使用决策树...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
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2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操...
先发Nature再发SCI的水凝胶材料,连续登上多个顶刊榜首,迎来史诗级...
1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容...
有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)
继之前我们讲解了“惩罚回归”与“支持向量机”后,我们在本节将对K近邻与决策树算法进行讲解(www.e993.com)2024年7月8日。K近邻K近邻(K-nearestneighbor,KNN)是一种有监督学习方法,常用于分类,有时也用于回归。这个方法是通过发现新数据和现有数据之间的相似点(“接近度”)来对新数据进行分类。回到我们在上一节讲的散点图,我们假设有...
决策树算法:隐藏在“当代玄学”外衣下的真相
一切的机器学习算法最终都被指向于对某种情况的准确预测,而数据挖掘就是其中少不了的玩法之一,从已知数据中找到规律和意义,才能更一步接近“机器预测未来”这件有着当代玄学意味的事。今天就来简单介绍一下众多算法中较为经典、应用也相对多的决策树算法。
开发者自述:我是如何理解决策树的
1:决策树的模型的可读性比较好,具有很强的可以描述性,有利于以后高效率的人工分析2:效率高,决策树只需要以此构建,就可以达到反复使用的效果,每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可。3:决策树来如何预测:现在我们以DataAnalysis中的经典案例来进行分析:...
五种工程师最喜欢????的机器学习分类算法
决策树支持向量机朴素贝叶斯一些算法是专门为二进制分类设计的,本身不支持两个以上的类;示例包括逻辑回归和支持向量机。3.数据和模块importnumpyasnp#线性代数importpandasaspd#数据处理,CSV文件I/O(例如pd.read_csv)importmatplotlib.pyplotasplt...
数据挖掘实战1:利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户自动识别
1.了解了数据挖掘算法中LM神经网络和CART决策树算法的实际应用场景2.但是还未深刻理解,这个两个算法背后原理,往后在学习《数据挖掘导论》时要理解。3.了解了识别模型优劣中的ROC比较方法,但是应该还会有更好的方式。4.这个案例,可以类推到汽车相关的偷漏税项目上。但是,自己实战时发现,目标原始数据很难去...