Zend_Cache的使用

最新推荐文章于 2024-04-18 11:26:54 发布
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本文主要介绍了关于信息技术领域的相关内容，涵盖了多种技术细节及应用案例。

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决策树时间复杂度优化
using namespace 数学工具构造器;
08-04 732
My DecisionTreeClassifier: [0.96666667 0.96666667 0.86666667 0.9 1. ] cost time = 0.117 Sklearn DecisionTreeClassifier: [0.96666667 0.96666667 0.9 0.96666667 1. ] cost time = 0.007 My DecisionTreeClassifier: [0.61111111 0.5
机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现）
cqulun123的博客
05-31 566
1 决策树的构造 1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。    在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些...
机器学习项目实战——09决策树算法之叶子分类
weixin_45823221的博客
04-27 1341
机器学习项目实战——09决策树算法之叶子分类
决策树
weixin_39198774的博客
04-19 873
初识决策树 ​ 决策树是一个非参数的决策算法，决策树可以解决分类问题，且天然支持多分类问题。决策树也可以解决回归问题，按照树的路径追踪到叶子结点，最终叶子节点对应一个数值，且回归问题的结果是一个具体的数值，就可以落在叶子结点的所有样本的平均值，作为回归的预测结果。 并且决策树具有非常好的可解释性。 那么提出一个问题：在构建决策树，进行特征选择划分时，究竟选择哪个特征更好些？ 这就要求确定选择特征的...
决策树总结
weixin_42887772的博客
10-25 725
决策树的学习包括三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝。
python实现决策树的保存和调用
sayasora的博客
09-23 2886
总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树的保存和调用决策树的保存和调用 决策树的保存和调用 前面讲到将训练的决策树绘制成简单易懂的图片， trees.py下的代码 def classify(inputTree, featLabels, testVec): print(featLabels) firstStr = list(inputTree.keys())[0] secondDict = inputTree[firstS
python3.5《机器学习实战》学习笔记（四）：决策树算法
weepon的博客
11-06 2593
转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u013829973 系统版本：window 7 （64bit） 我的GitHub：https://github.com/weepon python版本：python 3.5
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（6）：决策树
Morganfs的博客
05-05 1837
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.04~2022.05.05 第六章 决策树
《机器学习实战》 学习笔记.zip
04-08
监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻算法（K-...
《机器学习实战》笔记（03）：决策树
KISS
08-16 421
决策树 kNN算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解 决策树的构造 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 创建分支的伪代码函数createBranch() Check if every item in the dataset is in the same class: If so return the class
简单理解决策树
深思纵似丁香结，一展芭蕉寸凡心。
05-24 535
简单理解决策树 一、决策树学习简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法， 决策树学习是通过某种手段对离散的目标函数的进行近似逼近的过程 这种方法将从一组训练数据中学习到的函数表示为一棵决策树。 该方法的基础是一组给定的样本数据，生成的函数表现为一棵决策树 决策树叶子为类别名，其他的结点由实体的特征组成，每个特征的不同取值对应一个分枝。 若要对一个实体分类，从树根开始进行测试，按特征的取值向下进入新结点，对新结点进行测试， 过程一直进行到叶结点，实例被判为属于该叶子结点所标记的类别。
Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起
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Jack-Cui
07-21 8万+
有读者反映，说我上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)，太长了。一看那么长，读的欲望都降低了。既然如此，决策树的内容，我就分开讲好了。本篇讨论决策树的原理和决策树的构建，完整实例内容会在下一篇进行讲解。
李航统计学习方法-决策树
JohnBanana的专栏
04-22 1969
决策树 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决 策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它 可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分 布。其主要优点是模型具有可读性，分类...
决策树算法
xy_hgtc的博客
11-29 991
决策树算法是一种监督学习算法，英文是Decision tree。决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示一个特征或属性，而每个树叶结点代表一个分类。树的最顶层是根结点。使用决策树分类时就是将实例分配到叶节点的类中。该叶节点所属的类就是该节点的分类。决策树思想的来源非常朴素，试想每个人的大脑都有类似于if-else这样的逻辑判断，这其中的if表示的是条件，if之后的then就是一种选择或决策。
解决Graphviz保存决策树出现中文乱码问题，保存为PDF、png格式
Fanfan的博客
06-20 8678
问题： Graphviz输出的决策树可视化图像在jupyter显示没有问题，但是保存为其他类型（PDF）文件时出现中文乱码 原始代码 dot_data = tree.export_graphviz(clf ,feature_names= ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸']
分类算法——决策树（五）
最新发布
qq_37441377的博客
04-18 1303
优点：简单的理解和解释，树有可视化缺点：决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树，这被称为过拟合改进：减枝cart算法（决策树API当中已经实现，随机森林参数调优有相关介绍）随机森林注：企业重要决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多，可以选择特征信息熵、信息增益的计算DecisionTreeClassifier进行决策树的划分export_graphviz导出到dot文件。
机器学习——决策树(Decision Tree)
weixin_37861936的博客
12-18 374
1、什么是决策树？
机器学习经典算法2-决策树
moodytong的专栏
07-29 3319
一、算法简要          决策树的基本理念就是通过不断的条件筛选，从而得到最后的答案。knn算法最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，而决策树则在数据形式非常容易理解，有一定的实际意义。         这里所讲到的决策树非叶子节点的建立是依据信息增益和熵的概念，这个可以自己去查。通过计算按特定属性划分数据集前后发生的熵的变化，选择信息增益最大的特征属性作为分叉节点，从而一步一步进行决策
决策树代码详解——真正地一行一行来解读
Dezeming的博客
03-10 1万+
。。。。。
C++实现机器学习：线性回归与决策树实战
这篇文档是一份关于使用C++实现机器学习算法的教程，重点涵盖了线性回归、决策树和支持向量机（SVM）三种常见的算法。作者提供了详细的代码示例，旨在帮助具有C++基础的读者理解和实践这些算法。 ## 1. 线性回归 ...
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