决策树算法

最新推荐文章于 2026-01-01 16:34:03 发布
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#决策树

深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想 - 忆臻的文章 - 知乎
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机器学习：决策树算法
qq_52233007的博客
11-14 2710
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。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。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
精选资源
Matlab实现决策树算法
02-27
Matlab实现决策树算法，使用ID3_2函数并设计了十指交叉验证，可显示每一次的模型精度。资源提供类一个数据集用于模型训练，将之直接替换为自己的数据即可运行。最终的决策树建立结果以画图的形式表示，并且为每一类...
决策树算法介绍
Flying_Fish_roe的博客
07-24 1730
决策树是一种基于树状结构的分类模型，通过一系列的判断节点，根据输入特征进行划分并最终得到分类结果。决策树的生成过程可以分为两个步骤：特征选择和决策树的生成。特征选择是决策树生成过程中的关键一步，常见的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。决策树的生成过程通常采用递归的方式，从根节点开始，逐级划分数据，直到叶子节点为止。决策树的生成过程可以通过贪心算法来实现，每次选择最优的特征进行划分。决策树算法有一定的容错性，可以处理缺失值和异常值。
【机器学习】决策树算法原理详解
行码棋
11-18 3069
决策树算法
决策树算法总结
freeline的博客
03-03 3757
决策树；ID3；分类示例；代码实现；
决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
06-18 1797
决策树（Decision Tree）算法是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，决策树通过一系列规则来将数据集划分为不同的类别。这些规则是通过评估各种特征来确定的，目的是找到最能够区分数据集的特征。
决策树算法介绍：原理与实例
shiming8879的博客
07-22 1652
决策树算法是一种常用的数据挖掘和机器学习技术，它通过树状结构来表示决策过程，并基于数据的特征进行决策。决策树算法的核心在于通过一系列的条件判断，将数据逐步划分到不同的类别或分支中，最终实现对未知数据的分类或预测。该算法因其直观易懂、易于实现和解释性强等特点，在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛应用。
算法——决策树
热门推荐
m0_66890670的博客
08-04 2万+
对决策树的详细学习，包括特征选择标准（信息增益，信息增益比，基尼指数），常见的决策树算法（ID3，C4.5，CART）,决策树的剪枝，以及决策树的python代码
机器学习 | 决策树算法
"You are worthy! You can do it!"
10-29 1789
决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点(决策)。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍 就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需要考虑的问题还有很多的!
基于MapReduce实现决策树算法
08-25
基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中，主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策...
决策树算法基础（1）
01-07
决策树归纳算法（ID3） 信息获取量：Gain(A)=Info(D)-Info_A(D); 建造过程： 1.树以训练样本的单个节点开始 2.如果样本都在同一类，则该节点成为树叶 3.根据信息获取度来划分能最好将样本分类的属性 4.连续属性离散...
精选资源
实验三 决策树算法实验实验报告.pdf
07-01
本实验报告主要关注的是决策树算法的实践应用，旨在帮助学生理解其分类原理和实现过程。 实验原理基于决策树学习和分类，决策树通过不断选择最优属性进行划分，以最大化信息增益或基尼指数，直到所有样本属于同一...
决策树算法及其实现
11-23
决策树算法是数据挖掘和机器学习领域中一个非常重要的分类方法，它通过一系列规则对数据集进行分治，直到每个分支都对应一个单一的类别为止。决策树是基于监督学习方法实现的，这意味着它需要一个事先已标记的数据集...
人工智能之核心基础 机器学习 第四章 决策树与集成学习基础
咚咚王者的博客
01-01 1054
决策树就像“20个问题”游戏——通过一系列是/否问题，一步步缩小范围，最终做出判断。✅核心思想：用树形结构对数据进行分而治之的划分。“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”集成学习：组合多个弱学习器（表现略好于随机猜测），形成一个强学习器。模型核心思想适用场景关键优势决策树if-else规则链需要可解释性直观、无需特征缩放随机森林多棵树投票（Bagging）通用分类/回归稳定、抗过拟合串行纠错（Boosting）竞赛/高精度需求精度高、支持多种任务💡建议先用决策树理解逻辑再用随机森林获得稳定性能。
agv-monitor-main AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具
01-03
AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具。 ## 功能特性 - **多AGV轨迹可视化**：实时显示多AGV的运动路径，包含时间成本信息 - **逐秒播放**：逐帧查看轨迹分析运动 - **实时统计**：显示时间戳和已完成任务数 - **键盘快捷键**：高效的键盘控制 - **轻量级**：编译后仅124KB，Windows 10以上无需额外运行时 - **实时地图**：交互式网格地图，AGV位置实时更新 - **任务调度**：支持任务调度与执行 - **热点图**：热点图实时显示 - **路径规划**：自动路线计算与冲突解决
启动按扭和水位开关选择，进水至高（中、低）位
01-03
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 操作指南：洗衣机使用方法详解#### 1. 启动与水量设定- **使用方法**：使用者必须首先按下洗衣设备上的“启动”按键，同时依据衣物数量设定相应的“水量选择”旋钮（高、中或低水量）。这一步骤是洗衣机运行程序的开端。- **运作机制**：一旦“启动”按键被触发，洗衣设备内部的控制系统便会启动，通过感应器识别水量选择旋钮的位置，进而确定所需的水量高度。- **技术执行**：在当代洗衣设备中，这一流程一般由微处理器掌管，借助电磁阀调控进水量，直至达到指定的高度。#### 2. 进水过程- **使用说明**：启动后，洗衣设备开始进水，直至达到所选的水位（高、中或低）。- **技术参数**：水量的监测通常采用浮子式水量控制器或压力感应器来实现。当水位达到预定值时，进水阀会自动关闭，停止进水。- **使用提醒**：务必确保水龙头已开启，并检查水管连接是否牢固，以防止漏水。#### 3. 清洗过程- **使用步骤**：2秒后，洗衣设备进入清洗环节。在此期间，滚筒会执行一系列正转和反转的动作： - 正转25秒 - 暂停3秒 - 反转25秒 - 再次暂停3秒- **重复次数**：这一系列动作将重复执行5次，总耗时为280秒。- **技术关键**：清洗环节通过电机驱动滚筒旋转，利用水流冲击力和洗衣液的化学效果，清除衣物上的污垢。#### 4. 排水与甩干- **使用步骤**：清洗结束后，洗衣设备会自动进行排水，将污水排出，然后进入甩干阶段，甩干时间为30秒。- **技术应用**：排水是通过泵将水抽出洗衣设备；甩干则是通过高速旋转滚筒，利用离心力去除衣物上的水分。- **使用提醒**：...
安卓聊天框架-下载即用.zip
01-03
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/c289368a8f5c 在安卓应用开发领域，构建一个高效且用户友好的聊天系统是一项核心任务。 为了协助开发者们迅速达成这一目标，本文将分析几种常见的安卓聊天框架，并深入说明它们的功能特性、应用方法及主要优势。 1. **环信（Easemob）** 环信是一个专为移动应用打造的即时通讯软件开发套件，涵盖了文本、图片、语音、视频等多种消息形式。 通过整合环信SDK，开发者能够迅速构建自身的聊天平台。 环信支持消息内容的个性化定制，能够应对各种复杂的应用场景，并提供多样的API接口供开发者使用。 2. **融云（RongCloud）** 融云作为国内领先的IM云服务企业，提供了全面的聊天解决方案，包括一对一交流、多人群聊、聊天空间等。 融云的突出之处在于其稳定运行和高并发处理性能，以及功能完备的后台管理工具，便于开发者执行用户管理、消息发布等操作。 再者，融云支持多种消息格式，如位置信息、文件传输、表情符号等，显著增强了用户聊天体验。 3. **Firebase Cloud Messaging（FCM）** FCM由Google提供的云端消息传递服务，可达成安卓设备与服务器之间的即时数据交换。 虽然FCM主要应用于消息推送，但配合Firebase Realtime Database或Firestore数据库，开发者可以开发基础的聊天软件。 FCM的显著优势在于其全球性的推送网络，保障了消息能够及时且精确地传输至用户。 4. **JMessage（极光推送）** 极光推送是一款提供消息发布服务的软件开发工具包，同时具备基础的即时通讯能力。 除了常规的文字、图片信息外，极光推送还支持个性化消息，使得开发者能够实现更为复杂的聊天功能。 此...
【医学图像识别】基于MobileNetV3的迁移学习模型设计：无全连接层卷积网络在肺部病理分类中的应用
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份关于使用MobileNetV3进行医学病理图像识别的实战指南，重点介绍如何基于迁移学习和无全连接层的设计思路构建高效的病理分类模型。文章详细讲解了环境配置、数据集准备与预处理、模型修改与训练流程，并通过PyTorch实现从数据加载到推理的完整流程。核心创新在于用卷积层替代传统全连接层，以保留空间特征并提升模型对医学图像的适应性，最终实现高精度的四分类病理识别任务。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python编程和PyTorch框架，对医疗AI或计算机视觉方向感兴趣的初学者与开发者，尤其是希望掌握迁移学习与轻量化网络应用的研发人员； 使用场景及目标：①应用于医学图像分类任务，如肺部PET-CT影像识别；②学习如何在真实项目中实施迁移学习、模型微调与结构优化；③掌握不使用全连接层的网络设计方法，提升模型效率与泛化能力； 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码链接与飞书文档，边实践边学习，重点关注数据预处理、模型替换层的实现以及训练与推理流程的细节，建议在本地或云端GPU环境中运行代码以加深理解。
Python实现决策树算法教程
综上所述，本资源是关于使用Python语言实现决策树算法的详细教程或代码实现，旨在帮助用户理解并应用决策树模型进行数据分类或回归分析。通过实际编码实践，用户不仅可以掌握决策树的理论知识，还能在实际问题中应用...
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