华为LAB实验室3-决策树

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布
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#决策树 #算法 #机器学习

文章介绍了如何利用Python构建决策树进行预测，数据来源于tennis.txt文件，包含了天气特征和打球适宜度。通过定义和调用函数，将类别数据转化为数值，生成并保存了决策树图形为tennis.pdf。

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本实验使用的数据集为tennis.txt，主要包含14个样本，每个样本包含天气相关的特征及是否适合打球

步骤1导入依赖

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【HCIE备考】笔试题库P1-10
逗老师的博客
08-16 4307
目录PART 1PART 2PART 3PART 4PART 5PART 6PART 7PART 8PART 9PART 10 PART 1 一、单选题 (本大题共33个小题，总33分) 1/单选题 跨设备链路聚合实现了数据流的传输和堆叠成员交换机的相互备份，但是由于堆叠设备间堆叠线缆的带宽有限，可以通过以下哪种方式提高转发效率? A 通过堆叠卡连接堆叠设备 B 使能堆叠多主检查功能 C 配置堆叠系统MAC地址切换 D 使能流量本地优先转发 正确答案: D 2/单选题 现有一台交换机运行了RSTP。如果网络
AIGC实训室解决方案——大模型开发平台介绍
tipdm0301的博客
08-13 1137
大模型开发平台是一款面向高校大模型教学、科研的一站式大模型开发工具。平台能够自定义调用CPU和内存资源，自由配置专门针对大模型和深度学习等任务的硬件加速器（如GPU或XPU），能够高效地执行大模型的prompt工程、大模型应用开发和大模型的微调。
机器学习笔记（五）---- 决策树
华为云官方博客
10-21 3243
-- 基本概念 决策树是一种非常常见的机器学习算法，采用的是自顶向下的递归方法，利用信息熵为基本度量构造一颗熵值下降最快的树，理想情况下到叶子节点的熵值为零，对应每个叶子节点的实例都属于同一类。叶子节点对应于决策结果，节点则对应一个属性测试。相比于线性模型，树形模型更接近于人的思维方式，可以产生可视化的分类规则，产生的模型具有比较强的可解释性。 决策树的节点，也就是属性...
是否打球的决策树算法（python 文件读取，决策树，误差计算）
i道i的博客
03-30 6450
一、数据集 PlayTennis.txt 利用打网球数据集PlayTenis构建决策树，该数据集的特性如下： 属性包括天气（outlook）、温度（temperature）、湿度（humidity）、是否有风（windy），样本个数为14。 标签为今天是否去打网球（play）。 具体数据如下（如果不能运行，尝试在末尾加回车） 1 sunny hot high FALSE no 2 sunny hot ...
机器学习入门案例（3）之使用决策树预测是否适合打网球
邵奈一的博客
11-14 1747
使用决策树根据天气、气温、湿度、风力四种特征预测是否适合打网球
DATA7703 Python
tolitdentay的博客
08-16 402
allowed.SubmissionDue date。
打网球数据集 机器学习决策树练习用
04-03
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北京内推 | 华为高斯实验室招聘AI算法工程师/实习生
Paper weekly
03-15 1340
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！华为我们结合云及大数据发展趋势，专注于构建业界领先的数据管理解决方...
10 位离职华为的“天才少年”
深度学习技术前沿
10-03 367
比如，有人研究自行车的自动驾驶，公司没有约束过他。虽招聘公告上本身没什么硬性要求，也没有限制学历和学校，但“天才少年”的考核流程相当严苛，包括3轮技术面试、专家面试、主管面试、技术副总面试、总裁面试，一共7轮，最终筛选出来的都是精英中的精英。实际上，纵观华为当前的各战线带队将军，也基本都是千禧年之前加入华为的应届毕业生，他们那时候没有百万薪资待遇，但就现在的成就来说，他们都是那个时代里的佼佼者、天才少年。我们对人才机制也有反思，比如有些人进入公司以后，没有很好发挥他的长处，就等于浪费他的青春。
十位离职华为的「天才少年」
cainiao_python的博客
10-02 266
比如，有人研究自行车的自动驾驶，公司没有约束过他。虽招聘公告上本身没什么硬性要求，也没有限制学历和学校，但“天才少年”的考核流程相当严苛，包括3轮技术面试、专家面试、主管面试、技术副总面试、总裁面试，一共7轮，最终筛选出来的都是精英中的精英。实际上，纵观华为当前的各战线带队将军，也基本都是千禧年之前加入华为的应届毕业生，他们那时候没有百万薪资待遇，但就现在的成就来说，他们都是那个时代里的佼佼者、天才少年。我们对人才机制也有反思，比如有些人进入公司以后，没有很好发挥他的长处，就等于浪费他的青春。
网络实训室建设规划方案详解
软件平台方面，网络实训室通常会部署网络模拟软件（如Cisco Packet Tracer、H3C Cloud Lab、GNS3等），用于辅助教学和实验。这些软件可以模拟真实的网络设备运行环境，降低设备采购成本，并允许学生在虚拟环境中进行...
场地网球有无判断数据集
12-20
网球有无判断数据集，一个训练和测试文件夹，每个文件夹包含一个球和一个无球的文件。文件夹保存了CS大楼低层的图像，在图像上有一个网球。另一个是没有网球的CS大楼低层的图像。 网球有无判断数据集，一个训练和测试文件夹，每个文件夹包含一个球和一个无球的文件。文件夹保存了CS大楼低层的图像，在图像上有一个网球。另一个是没有网球的CS大楼低层的图像。
面向2022届毕业生-自动驾驶/SLAM/DL/C++ 岗位收集整理
hola_tom的博客
09-12 8552
收集整理 Created by leijobs876@gmail.com 目标方向： C/C++ 开发 Andorid 开发 深度学习部署 自动驾驶感知与定位 ROS机器人开发 文章目录收集整理**目标方向：**方向完全一致：总体结果1、秋招进展框图1、互联网1、京东 *2、网易 *3、百度 *4、字节跳动 *5、阿里巴巴 *6、腾讯 *7、快手 *8、奇虎360 *9、拼多多 *10、美团 *11、滴滴2、自动驾驶1、元戎启行 *2、AutoX *3、智行者 *4、小马智行5、图森未来 *6、Mo
1-1 决策树算法
蛋子哥的博客
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决策树算法机器学习中分类和预测算法的评估 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 什么是决策树 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 构造决策树的基本算法 熵（entropy）概念　决策树归纳算法 （ID3） 1970-1980， J.Ross. Quinlan, ID3算
【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
weixin_54010404的博客
12-02 1025
本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。 进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
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你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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12-04 156
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
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