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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。
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然后这些概率必须二值化才能真地进行预测。这就是 logistic 函数的任务,也称为 sigmoid 函数。Sigmoid 函数是一个 S 形曲线,它可...
建立一个简单的博弈论分析模型,解读分析兆驰等的新进入者的进入策略
然而我们知道现实中的博弈实际上是多轮的,在位的S公司仍然可以观察A公司的行动再做出自己的最优对策,上述的收益矩阵我们可以升级成一个三阶段的动态博弈。首先...
C4.5算法与ID3算法一样使用了信息熵的概念,并和ID3一样通过学习数据来建立决策树。ID3算法使用的是信息熵的变化值,而C4.5算法使用的是信息增益...
带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树
朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,在给定类变量值的情况下,朴素假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种朴素贝叶斯的方法。
现在是植树时刻!我决定使用Titanic数据集,机器学习社区最著名的数据集之一。你可以从Kaggle(c/titanic)或GitHub(alanmar...
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, D...
机器学习的基本过程,罗列了几个主要流程和关键要素;继而展开介绍机器学习主要的算法框架,包括监督学习算法,无监督学习算法和常用的降维,特征选择算法等;最后...
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...
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...
为了把机器学习技术应用于工业,须先了解机器学习分成哪里些种类,有哪里些不同的算法,以及实际应用时有什么值得注意的地方。
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