决策树是最重要的机器学习算法之一,其可被用于分类和回归问题。本文中,我们将介绍分类部分。
2020-10-12 16:39:341112 、预测和管理飞机的运行状态。鉴于此,将机器学习中的决策树算法应用到故障诊断技术中,建立了复杂的数学模型,提出了一种基于飞机状态参数构成的决策树的飞机级故障诊断建模方法,对飞机健康管理应用的发展具有一定的参考意义,有利于健康管理系统朝着更加综合化、智能化、网络化和标准化的方向发展。
2023-11-16 16:40:27453 决策树算法是机器学习领域的基石之一,其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。
2023-12-13 09:49:56400 非线性分类器,也就是说,通过复杂的决策边界来分割解空间。那么,直观地看,为什么我们认为使用决策树模型比深度神经网络要容易得多呢?13. 反向传播是深度学习的关键算法。请列举一些可能替代反向传播算法来训练
2018-09-29 09:39:54
决策树在机器学习的理论学习与实践
2019-09-20 12:48:44
在本文中,我们将讨论一种监督式学习算法。最新一代意法半导体 MEMS 传感器内置一个基于决策树分类器的机器学习核心(MLC)。这些产品很容易通过后缀中的 X 来识别(例如,LSM6DSOX)。这种
2023-09-08 06:50:22
Excel-分类算法-决策树
2019-05-10 11:05:28
的真实年龄,这就是GBDT算法的原理。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树算法,其核心思想其实是一种梯度下降的近似算法,利用损失函数(拟合残差)的负梯度
2019-01-23 14:38:58
本文档旨在提供 ISM330DHCX 中可用的机器学习内核功能信息。机器学习处理能力允许将一些算法从应用处理器转移到 MEMS传感器,从而持续降低功耗。通过决策树逻辑获得机器学习处理能力。决策树是由
2023-09-08 07:53:52
ML--决策树与随机森林
2020-07-08 12:31:39
与信息处理专业,本科以上学历;2.有较好数学以及信号处理基础,熟悉基本的的数据挖掘/机器学习模型,如决策树、回归、贝叶斯、聚类等算法模型;3.熟悉信号与系统的整体结构;4.能够熟练运用MATLAB
2017-08-18 10:26:22
的估计区间 4、随机森林随机森林(Random Forest)是Bagging的扩展变体。随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。简单
2018-06-06 10:11:38
目录人工智能基本概念机器学习算法1. 决策树2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 线性回归深度学习算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM应用人工智能基本概念数据集:训练集
2021-09-06 08:21:17
贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率
2022-03-05 14:15:07
本文主要介绍支持向量机、k近邻、朴素贝叶斯分类 、决策树、决策树集成等模型的应用。讲解了支持向量机SVM线性与非线性模型的适用环境,并对核函数技巧作出深入的分析,对线性Linear核函数、多项式
2021-09-01 06:57:36
可以实现对未知的数据进行高效分类。从开头狼人杀的例子中也可以看出,决策树模型具有较好的可读性和描述性,能够帮助我们更高效率地去分析问题。举个例子,普通人去银行贷款的时候,银行会根据相应条件,来判断贷款人
2018-05-23 09:38:48
树模型的一些理解
2020-05-22 09:40:45
统计学习方法决策树
2019-11-05 13:40:43
利用决策树中CART算法识别印第安人糖尿病患者
2019-05-06 12:16:27
本发明公开一种基于机器学习的车位状态预测方法,基于历史数据,建立回归决策树模型进而构建改进决策树模型,对每个区域的停车率进行预测,基于停车率和用户喜好度为用户推荐相应的停车区域,获取相应停车区域
2023-09-21 07:24:58
的我正在使用 LSM6DSOX 和 ProfiMEMS 板。我基于 WEKA(决策树)创建了我的模型,并在 Unico v.8 中对其进行了测试并且它有效。现在的问题是如何在 STM32cube 中使用我的最终模型(我在 MLC 中加载的模型)?程序如何?预先感谢您的帮助。
2023-01-12 09:14:43
我正在开发一个超低功耗应用程序,其中 LSM6DSO32X 的 MLC 用于在发生有趣的事情时唤醒 mcu,特别是我实现了两个决策树,每个决策树都专注于模式检测。为了减少错误唤醒,我想仅在两棵树中
2022-12-22 06:26:34
缺一不可。逐步学习并熟练应用机器学习算法涉及到具体的机器学习算法,比如我们前文提到的决策树、回归、朴素贝叶斯等,这类算法不仅仅需要掌握它们的理论知识,更需要在实际应用中了解它们的模型构建和模型优化。机器
2018-07-27 12:54:20
使用 UNICO(v9.10.0.0),生成具有多个决策树的 UCF 文件的过程似乎是:1.加载所有决策树的所有测试数据,像对单个树一样标记每个数据集(大概标签需要在所有树中是唯一的)2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有:1、用信息增益率选择属性ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息
2018-11-06 17:02:30
,统计参数就会从窗口中的样本中计算出来。- 在 MLC 周期开始时,计算的最后存储的统计参数用于评估 MLC 决策树。- 如果决策树结果发生变化,则更新树值,并产生中断让我们以以下情况为例:- 833
2022-12-20 06:45:43
机器学习——决策树算法分析
2020-04-02 11:48:38
各种机器学习的应用场景分别是什么?例如,k近邻,贝叶斯,决策树,svm,逻辑斯蒂回归和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
李航统计学习第五章-决策树
2020-04-29 15:12:25
的真实年龄,这就是GBDT算法的原理。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树算法,其核心思想其实是一种梯度下降的近似算法,利用损失函数(拟合残差)的负梯度
2019-01-25 15:02:15
分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P 信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P 系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验
2009-03-24 09:52:044 基于授权谓词决策的使用控制模型表达能力较弱。该文给出一种委托凭证模型细粒度表达决策结果,用委托凭证处理过程的状态组合替换原来的简单访问状态。决策组件根据请求时
2009-03-31 10:10:5410 本文通过对模型进行Agent封装,以及模型之间的协作,将决策算法选择和算法中系数的确定问题通过评价模型的协作来解决,改变了传统决策者凭经验选择模型算法和算法系数的确定
2009-09-01 10:54:2012 介绍了决策树分类技术,并用其对汽车销售企业的调查问卷进行数据分析,挖掘出最近一年内有购车意愿的客户的特征,从而提高营销的成功率。证明了决策树数据挖掘技术在汽车
2009-09-09 15:49:0813 一个基于粗集的决策树规则提取算法:摘要:决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,分离属性的选择标准直接影响到分类的效果,传统的决策树算法往往
2009-10-10 15:13:3412 基于属性相似度的决策树算法:针对ID3 算法的多值偏向问题,提出一种基于属性相似度的、能够避免多值偏向问题的ID3 改进算法——NewDtree 算法,并应用理论分析方法对NewDtree 算
2009-10-17 23:07:4915 在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息。本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘。通过计算决策树中各属性的信息
2010-01-15 14:28:055 以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分
2010-08-02 12:18:080 为提高大规模数据集生成树的准确率,提出一种预生成一棵基于这个数据集的决策树,采用广度优先遍历将其划分为满足预定义的限制的数据集,再对各数据集按照一定比例进行随机采样,最后将采样结果整合为目标数据集的数据采样方法.通过对一UCI数据集进行采样,并用现
2011-02-14 15:15:150 引入了基于粗糙集理论的属性约简进行属性的降噪和排序处理,然后结合决策树理论的C4.5算法来对自诊断电子称重仪表进行分析,取信息增益率最大的结点作为决策树的根,以此使分裂
2011-10-08 14:43:1024 该方法利用决策树算法构造决策树,通过对分类结果中主客观属性进行标记并逻辑运算,最终得到较客观的决策信息,并进行实验验证。
2012-02-07 11:38:0326 基于决策树学习的智能机器人控制方法!资料来源网络,如有侵权,敬请见谅
2015-11-30 11:33:4415 关于决策树的介绍,是一些很基础的介绍,不过是英文介绍。
2016-09-18 14:55:040 为什么要引入随机森林呢。我们知道,同一批数据,我们只能产生一颗决策树,这个变化就比较单一了,这就有了集成学习的概念。
2017-10-18 17:47:373445 决策树算法最早源于人工智能的机器学习技术,用以实现数据内在规律的探究和新数据对象的分类预测U。由于其出色的数据分析能力和直观易懂的结果展示等特点,决策树成为一种重要的数据挖掘技术。随着信息化技术
2017-10-28 12:58:360 路径最短,从而提升分类的速度和准确率。通过实例对改进算法生成决策树产生的结果分析,表明了该算法生成的决策树结构更简单,时间复杂度更优。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051 种涉及到的算法进行总结并附上自己相关的实现代码。所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上。 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化。
2017-11-15 13:10:0414310 今天,我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法,决策树。决策树是对人类认知识别的一种模拟,给你一堆看似杂乱无章的数据,如何用尽可能少的特征,对这些数据进行有效的分类。 决策树借助了一种层级分类的概念
2017-11-16 01:50:011429 针对经典C4.5决策树算法存在过度拟合和伸缩性差的问题,提出了一种基于Bagging的决策树改进算法,并基于MapReduce模型对改进算法进行了并行化。首先,基于Bagging技术对C4.5算法
2017-11-21 11:57:081 目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法。然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果。基于经济学中的效益成本
2017-11-30 10:05:190 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器
2017-11-30 17:11:343092 值不同)采用决策树进行数据挖掘是当前研究热点。本文基于贪心算法的思想,提出了一种非一致决策表的决策树分析方法。首先使用多值决策方法处理非一致决策表,将非一致决策表转换成多值决策表(即用一个集合表示样本的多个决策值)然
2017-12-05 14:30:450 决策树技术在数据挖掘的分类领域应用极其广泛,可以从普通决策表(每行记录包含一个决策值)中挖掘有价值的信息,但是要从多值决策表(每行记录包含多个决策值)中挖掘潜在的信息则比较困难。多值决策表中每行记录
2017-12-05 15:47:260 图看起来非常直观,并且可以从建树的原始数据集中挖掘出一些关键的信息,因此决策树图的绘制是非常必要的。本研究从分子生物学领域中的基因分型决策树绘制为实例,浅谈如何使用MALAB语言编译生成AUTOLISP代码,从而实现可变ID3基因
2017-12-07 11:23:031 根据给定的数据集创建一个决策树就是机器学习的课程,创建一个决策树可能会花费较多的时间,但是使用一个决策树却非常快。创建决策树时最关键的问题就是选取哪一个特征作为分类特征,好的分类特征能够最大化
2021-08-27 14:38:5418636 决策树算法是一种最简单、最直接、最有效的文本分类算法。最早的决策树算法是ID3算法,于1986年由Quinlan提出,该算法是一种基于信息熵的决策树分类算法。由于该算法是以信息熵作为属性选择的标准
2017-12-12 11:20:550 提前修复不一致数据。直接在不一致数据上进行分类。是该文的核心研究内容,对决策树生成算法的目标函数进行改进。使其能够直接对不一致数据进行分类,并得到较好的分类结果.对约束条件中的特征对分类结果的影响进行了多
2017-12-26 16:13:020 针对静态算法对大数据和增量数据处理不足的问题,构造了基于粗决策树的动态规则提取算法,并将其应用于旋转机械故障诊断中。将粗集与决策树结合,用增量方式实现样本抽取;经过动态约简、决策树构造、规则提取
2017-12-29 14:24:050 针对当前决策树算法较少考虑训练集的嘈杂程度对模型的影响,以及传统驻留内存算法处理海量数据困难的问题,提出一种基于Hadoop平台的不确定概率C4.5算法-IP-C4.5算法。在训练模型
2018-01-13 09:41:380 知识挖掘方法。,该方法选择信息增益率最大的属性作为分割属性,通过挖掘数据获取各属性的最优分割点建立门限,利用剪枝策略防止决策树过拟合或深度过大,最后梳理决策树生成故障诊断知识。通过对算例和对实际在轨数据进
2018-02-23 10:50:300 决策树主要用来解决分类和回归问题,但是决策树(DT)会产生过拟合现象,导致泛化能力变弱。过拟合是建立决策树模型时面临的重要挑战之一。鉴于决策树容易过拟合的缺点,由美国贝尔实验室大牛们提出了采用随机森林(RF)投票机制来改善决策树。
2018-05-30 06:59:002998 决策树(DT)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习。
2018-05-29 07:12:001801 机器学习中,决策树是一个预测模型,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径
2018-05-28 10:53:253913 正如你所看到的,决策树非常直观,他们的决策很容易解释。 这种模型通常被称为白盒模型。 相反,正如我们将看到的,随机森林或神经网络通常被认为是黑匣子模型。 他们做出了很好的预测,并且我们可以轻松检查他们执行的计算以进行这些预测; 然而,通常很难用简单的术语来解释为什么会做出预测。
2018-07-16 17:12:0113941 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进。
2018-07-21 10:13:295369 “ANT的出发点与mGBDT类似,都是期望将神经网络的表示学习和决策树的特点做一个结合,不过,ANT依旧依赖神经网络BP算法进行的实现,”冯霁说:“而深度森林(gcForest/mGBDT)的目的
2018-07-25 09:39:019057 近日,来自爱丁堡大学的研究人员提出了一种结合深度神经网络和树模型的新型模型——深度神经决策树(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4411858 希望通过所给的训练数据学习一个贷款申请的决策树,用于对未来的贷款申请进行分类,即当新的客户提出贷款申请时,根据申请人的特征利用决策树决定是否批准贷款申请。
2018-10-08 14:26:095616 今天为大家介绍一项国家发明授权专利——基于决策树算法的电能表故障预测方法。该专利由国电南瑞科技股份有限公司申请,并于2018年11月30日获得授权公告。
2018-12-17 11:40:351538 C4.5算法:基于ID3算法的改进,主要包括:使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准;在决策树构造的同时进行剪枝操作;避免了树的过度拟合情况;可以对不完整属性和连续型数据进行处理,提升了算法的普适性。
2019-02-04 09:45:0010307 针对异常检测中异常数据与正常数据的比例严重不平衡导致决策树性能下降的问题,提出了C4.5决策树的三种改进方法一C4.5 +δ、均匀分布熵( UDE)和改进分布熵函数(IDEF)。首先,推导了C4.5
2019-03-27 10:56:0617 针对奶牛行为分类过程中决策树算法构建主观性强、阈值选取无确定规则,易导致分类精度差的问题,该文提出一种基于最优二叉决策树分类模型的奶牛运动行为识别方法,首先选取描述奶牛腿部三轴加速度数值大小、对称性
2019-04-24 08:00:000 我们知道决策树容易过拟合。换句话说,单个决策树可以很好地找到特定问题的解决方案,但如果应用于以前从未见过的问题则非常糟糕。俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮,随机森林就利用了多个决策树,来应对多种不同场景。
2019-04-19 14:38:027526 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。
2020-01-19 17:06:007325 决策树模型是白盒模型的一种,其预测结果可以由人来解释。我们把机器学习模型的这一特性称为可解释性,但并不是所有的机器学习模型都具有可解释性。
2020-07-06 09:49:063073 决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。
2020-08-27 09:50:0716400 决策树是一种解决分类问题的算法,决策树算法采用树形结构,使用层层推理来实现最终的分类。
2020-08-27 09:52:483753 像上面的这样的二叉树状决策在我们生活中很常见,而这样的选择方法就是决策树。机器学习的方法就是通过平时生活中的点点滴滴经验转化而来的。
2020-10-10 10:44:192316 决策树是机器学习中使用的最流行和功能最强大的分类算法之一。顾名思义,决策树用于根据给定的数据集做出决策。也就是说,它有助于选择适当的特征以将树分成类似于人类思维脉络的子部分。
2021-01-13 09:37:411207 本文将介绍决策树的基本概念、决策树学习的3个步骤、3种典型的决策树算法、决策树的10个优缺点。
2021-01-27 10:03:202145 所有的机器学习算法中,决策树应该是最友好的了。它呢,在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言,也因此被归为“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100 在决策树中,可能有多个特征,但是一些特征是无关重要的,一些则是对分类(target)起到决定作用的。
2021-02-18 10:06:293815 决策树(DecisionTree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树,被用于回归时叫做回归树。
2021-03-04 10:11:137773 多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理。然后对多粒度近似空间
2021-04-20 10:59:297 为提高心电信号分类识别的准确率,提出一种基于时频特征融合与动态模糊决策树的心电信号分类识别方法。对心电信号依次进行周期分割、小波包分解与重构和形态识别处理,将小波包变换系数矩阵的二范数作为频域特征
2021-05-28 10:34:4811 多类分类问题的实际应用中,在决策对象的认识由粗粒度向细粒度转化时,通过使用粒结构,提出种基于多类分类的序贯三攴决策模型。在此基础上,使用该模型非増量的方法计算序贯三支决策的时间开销较大,针对决策
2021-06-04 14:33:280 为优化针对非均衡数据的分类效果,结合犹豫模糊集理论与决策树算法,提出一种改进的模糊决策树算法。通过 SMOTE算法对非均衡数据进行过采样处理,使用K- means聚类方法获得各属性的聚类中心点,利用
2021-06-09 15:51:475 针对中国传统的手游产业发展存在主题识别不精准,缺乏利用数据挖掘和可视化分析方法等问题,文中提出了一种基于文本挖掘和决策树( Desision tree)分析的中国手游产业发展研究方法,从多方面分析
2021-06-17 16:16:334 基于遗传优化决策树的建筑能耗预测模型
2021-06-27 16:19:136 大数据————决策树(decision tree) 决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,主要讨论分类的决策树。 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以
2022-10-20 10:01:36822 本文主要介绍基于集成学习的决策树,其主要通过不同学习框架生产基学习器,并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
2023-02-17 15:52:09484 电子发烧友网站提供《决策树引擎解决方案.pdf》资料免费下载
2023-09-13 11:17:520 本文将继续修炼回归模型算法,并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型,其中包括一些单模型及集成学习器。 保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归
2023-11-03 10:39:49252
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