算法讲解—【1】—决策树&神经网络

最新推荐文章于 2024-09-09 16:02:22 发布
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#算法 #机器学习 #人工智能 #模式识别

博客围绕算法、机器学习、人工智能和模式识别展开，但具体内容缺失。这些信息技术领域的概念相互关联，算法是基础，机器学习是人工智能的重要分支，模式识别则是机器学习的应用方向。


神经决策树与卷积神经网络的结合
AI天才研究院
12-31 1398
1.背景介绍 神经决策树（Neural Decision Trees, NDT）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）都是深度学习领域的重要技术。神经决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，可以用于解决分类和回归问题。卷积神经网络则是一种基于深度学习的图像处理方法，可以用于识别图像中的特征和模式。
决策树算法的大规模分布式训练
AI天才研究院
08-09 760
决策树算法的大规模分布式训练 1. 背景介绍 1.1 决策树算法概述 决策树是一种常用的机器学习算法,它通过树形结构来表示一系列的决策规则,从而实现对样本数据的分类或回归预测。决策树算法具有可解释性强、易于理解和实现等优点,广泛应用于各个领域。
神经网络ＶＳ决策树
weixin_50153914的博客
09-09 1093
神经网络（Neural Networks）和决策树（Decision Trees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。
AI基础知识（2）--决策树，神经网络
qq_61219640的博客
03-17 1342
决策树是一类常见的机器学习方法，决策树是基于树的结构来进行决策。决策过程中提出的每一个问题都是对于属性的“测试”，决策的最终结论对应了我们希望的判定结果。一个决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶子节点。其中叶子节点对应于决策结果，其他每一个节点对应于一个属性测试。每个结点对应的样本集合，根据属性测试被划分到子节点中，流程遵循递归“分而治之”（divide-and-conquer）的策略。是度量样本集合纯度（purity）的一种指标，信息熵越小，集合纯度越高。
数据挖掘作业二：模型的性能度量、神经网络和决策树
My Blog
05-06 2342
中山大学软件工程数据挖掘第二次作业 github地址：https://github.com/linjiafengyang/DataMining 模型的性能度量 我们需要比较两个分类模型M_1和M_2。他们在10个二类（+或-）样本所组成的测试集上的分类结果如下表格中所示。假设我们更关心正样本是否能被正确检测。 （1）对于分类模型M_1，取阈值为0.5，分别计算分类准确率（accur...
决策树与神经网络的比较：深度学习与传统算法
AI天才研究院
12-31 2547
1.背景介绍 决策树和神经网络都是常用的机器学习算法，它们在实际应用中都有着广泛的应用。决策树是一种基于树状结构的算法，它可以用于分类和回归问题。神经网络则是一种复杂的数学模型，可以用于处理各种类型的问题，包括图像识别、自然语言处理等。在本文中，我们将对比分析决策树和神经网络的优缺点，以及它们在实际应用中的表现。 2.核心概念与联系 2.1 决策树 决策树是一种基于树状结构的算法，它可以用...
决策树与神经网络的区别
weixin_43808402的博客
07-01 839
决策树和神经网络是两种常用的机器学习算法，它们在结构、学习方式和应用场景上有显著的区别。下面将详细解答这两者的区别，并通过示例加以说明。
决策树与集成算法讲解.pdf
05-07
决策树是一种基础而强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。它通过从数据集构造一棵树形模型，通过树中的节点对数据进行划分，最终达到对数据进行分类或预测的目的。决策树的结构相对简单，由根节点、内部节点和...
精选资源
30.MATLAB神经网络43个案例分析 决策树分类器的应用研究-乳腺癌诊断.zip
07-18
在本资源中，我们主要探讨的是如何利用MATLAB进行神经网络和决策树的结合应用，具体案例是针对乳腺癌的诊断。MATLAB是一款强大的数学计算软件，尤其在数据分析、算法开发以及模型创建等方面表现突出。在这个30个案例...
机器学习基于交叉验证与混淆矩阵的模型评估：决策树、KNN与神经网络算法在分类与回归任务中的应用分析
最新发布
12-04
内容概要：本书系统讲解了机器学习的核心概念与关键技术，涵盖监督学习与无监督学习的区分、分类与聚类的对比、模型评估方法（如K折交叉验证、5*2交叉验证、混淆矩阵、PR图）、常用算法原理及实现（如决策树、KNN、K...
决策树算法原理
csshuke的专栏
07-15 2184
决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。 1. 决策树ID3算法的信息论基础
神经网络算法详解
极光喵的博客
03-04 8455
线性模型有一个 n 维权重 ω 和一个标量偏差 b :对于给定的输入 x :线性模型得到的输出 y 等于输入 x 与权重 ω 的加权求和, 再加上偏置 b, 即:向量版本的写法为:线性模型相乘求和的含义是什么?相乘的含义是通过权重对输入信息进行重要程度的重分配;而求和的目的是综合考虑所有信息。例如, 生活中房价。
神经网络算法
coffee_fighter的博客
06-18 2790
正向传播 比较简单，为了更好理解，直接举例子： X4=W14∗X1+W24∗X2+W34∗X3+B4X_4=W_{14}*X_1+W_{24}*X_2+W_{34}*X_3+B_4X4​=W14​∗X1​+W24​∗X2​+W34​∗X3​+B4​X5=W15∗X1+W25∗X2+W35∗X3+B5X_5=W_{15}*X_1+W_{25}*X_2+W_{35}*X_3+B_5X5​=W15​∗...
神经网络能否代替决策树算法？
芦金宇的专栏
11-21 5225
两者是不同的应用场景。传统的机器学习比如SVM和树算法，要求数据是结构化数据，比如离散或者连续的好几个特征，特征通常都是数值类型，并且具有一定统计意义。要求数据的量也很小，著名的IRIS数据集就150条数据，波士顿房价数据集就506条数据神经网络这样的算法现在构成越来越深的网络，要求数据是非结构化数据，比如图片、语音、文字，其中的统计意义隐藏的非常深。
机器学习 day39（决策树和神经网络的比较）
丿罗小黑的博客
02-22 1699
单个决策树、决策树集合的优缺点 适用于表格数据（结构化数据）。例如在房屋预测中，我们有房屋大小、卧室数量、楼层数量、房屋年龄等数据，这些数据可以存储在表格中，不论是连续的还是离散的都可以 不适用于非结构化数据。例如图片、视频、音频、文本，这些数据不能存储在表格中 训练速度快，可以让机器学习算法的迭代循环完成的更快 单个决策树和小型决策树集合可能是人类可以解释的 一次只能训练一个决策树 神经网络的优缺点 适用于所有类型的数据，包括表格数据（结构化数据）、非结构化数据 训练速度比决策树慢 可以与迁移学
深度神经网络——什么是决策树？
知来者逆的博客
05-26 1455
决策树 [经常有用](https://www.techwalla.com/articles/advantages-disadvantages-of-decision-trees) 当需要进行分类但计算时间是主要限制时。 决策树可以清楚地表明所选数据集中的哪些特征最具预测能力。 此外，与许多用于对数据进行分类的规则可能难以解释的机器学习算法不同，决策树可以呈现可解释的规则。 决策树还能够利用分类变量和连续变量，这意味着与只能处理这些变量类型之一的算法相比，需要更少的预处理。
CTR——人工神经网络+决策树
null的专栏
03-10 7111
一、引言 这是篇论文的笔记，记录阅读该论文中的一些体会，希望与大家一起学到知识。论文题目为《Using neural networks for click prediction of sponsored search》。 二、文章的核心思想 文章的核心思想是利用人工神经网络+决策树的方法去进行点击率的预测。 1、模型 该模型主要是有两个阶段： 第一阶段是里
决策树 BP神经网络(BPNN) SVM实现iris鸢尾花数据集的分类
Crashyi的博客
03-04 6558
决策树 BP神经网络(BPNN) SVM实现iris鸢尾花数据集的分类 决策树 实现流程(详见代码):: 1. 连续值处理 iris数据集是连续数据, 因为连续属性的可取值数目不再有限，因此不能像处理离散属性枚举离散属性取值来对结点进行划分。因此需要连续属性离散化，这里对数据集的离散化策略是二分法， 具体方法: ​ 将连续属性a的取值从小到大排序, 将相邻的属性值的中位数作为候选划分点, 这样,n个属性值可得到n-1个候选划分点, 计算样本集基于每个划分点t二分后的信息增益, 选择信息增益最大的候选
必备核心算法神经网络通俗讲解
时光钟摆
12-15 557
深度学习 传统算法 VS 人工智能算法 传统算法：都是人为去计算 人工智能算法：部分人为需要做的事情交由机器去做【把更多的问题简单化】 IT 的发展比较高端的就是AI , AI 比较高端的主要是 1.NPL 自然语言处理 2.CV compute vision 计算机视觉 3.DM 数据挖掘（目前这个劳动力过剩，门槛低，会python ,会用常用的库基本就能满足需求） 神经网络 有输入（任何数据，最后转换成数值），得到一个输出 NN 神经网络 CNN 卷积神经网络 ，..
决策树算法详解与源码实现
这些规则天然具备可读性，便于业务人员理解和验证，这是决策树相较于神经网络等黑箱模型的一大优势。同时，决策树能够自动忽略无关属性，只选取对分类有显著影响的特征参与建模，从而提升模型效率并减少过拟合风险。...
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