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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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联结主义类模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其基本单元是神经元,每个神经元接收来自其他神经元的输入,通过调整权重来改变输入对神经元的影响。...
为什么GBDT用回归树不用分类树?CART决策树是怎么计算基尼值呢?
集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器,像AdaBoost, GBDT等都属于“加性模型”(Additive Mode...
线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通...
一般的循环神经网络,如RNN通常会因为时间相隔较远之间的依赖问题难以学习,LSTM 通过对输入信息进行门控处理,很好地解决了时间序列数据长期依赖问题。L...
通过建立既可解释又准确的模型来改良这种错误的二分法。关键是将神经网络与决策树相结合,在使用神经网络进行低级决策时保留高级的可解释性。
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。
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