关于SVM,决策树，DNN模型是啥

最新推荐文章于 2025-01-23 20:53:05 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42463789/article/details/81451616
本文介绍了三种经典的分类算法：SVM、决策树与DNN。SVM通过寻找最优分界面实现分类；决策树则通过特征切割形成预测路径；而DNN利用多层神经元进行复杂模式的学习。

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这几个都是分类算法模型
SVM
核心思想找到不同类别的分界面，两类样本分在面的两端，而且距离分界面尽量远
初期SVM是平面的，利用核函数后，将平面投影为曲面，大大提高了适用范围，在实际分类中准确度大大提高。
决策树
沿特征做切割，层层递进，并且继续划分，能够生成清晰的基于特征产生不同预测结果的树状结构，缺点是易被攻击，只需要改变其中一个特征就可出错。
DNN
DNN模型
输入层一层，隐层（可多层），输出层（一层）

[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
杨秀璋的专栏
07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
24、机器学习理论与实践：SVM和决策树算法详解
最新发布
kotlin6android的博客
06-29 18
本博客详细介绍了机器学习中的两种经典算法——支持向量机（SVM）和决策树的理论基础与实践应用。首先，讨论了线性SVM的硬间隔和软间隔优化问题，并以乳腺癌数据集为例，展示了二元分类的实际效果；随后，扩展到多类SVM，以房屋净值数据集为例进行分类分析。接着，全面解析了决策树的基本原理、类型（如回归树和分类树）、节点纯度度量方法（基尼指数、熵、信息增益），并结合ID3和C5.0算法在产品选择预测数据集上的实现进行比较。最后，探讨了SVM与决策树的适用场景及综合应用方式，并对模型融合策略进行了简要介绍。通过本博客的
基于决策树的快速SVM分类方法
10-23
学习SVM 的很好的文档，可以好好交流一下
机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)
溜溜666的博客
07-27 594
假设我们有两类数据，分别用圆形和方块表示。另外假设我们只有两个输入特征，这样就可以用一个二维的坐标轴上来进行可视化啦，如图所示，横轴上是第一个特征，纵轴上是第二个特征：我们假定样本点是线性可分的，即能找到一个超平面将样本分成两类。那么，SVM 要找的超平面就是能正确划分两类数据且让几何间隔达到最大的那个超平面。这种分类方式在 SVM 中称为。但是实际上，现实任务中很难确定这样的超平面将我们的样本完全分成两类，所以可以在 SVM 中引入松弛变量，这样允许一些样本出错，但我们希望出错的样本越少越好。
机器学习（笔记）（决策树，SVM，随机森林）
2401_84910613的博客
01-23 1346
例如，在预测一个水果是苹果还是橙子的问题上，若有 100 棵决策树，其中 60 棵树预测为苹果，40 棵树预测为橙子，那么随机森林的预测结果就是苹果。例如，在预测房价的任务中，一个基学习器可能擅长捕捉房屋面积与价格的关系，另一个可能对房屋所在区域的影响把握更准，集成学习能综合二者优势，做出更准确的预测。例如，在初始阶段，所有样本权重相同，当第一个基学习器训练完成后，将预测错误的样本权重增大，这样下一个基学习器在训练时就会更关注这些样本。此外，决策树对数据的小变动比较敏感，可能导致生成的决策树结构差异较大。
机器学习数据挖掘Rapidminer决策树、随机森林、SVM——预测企业员工离职以及原因分析
weixin_69471669的博客
05-31 2916
从Kaggle网站上获取了一个公司一年内的员工离职情况，这份数据一共有1470份样本（记录），其中237份为离职样本，共有35个属性，包括年龄、性别、收入等。现在通过在Rapidminer软件上采用决策树、随机森林、支持向量机（SVM）三种机器学习算法，以及逻辑回归算法对员工离职原因进行挖掘，在35个属性中筛选出主要原因后再通过Tableau软件进行可视化分析。
微博评论文本情感分析（SVM和DNN方法）
12-12
中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下： 实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。 二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。 三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。
用神经网络、决策树、SVM实现对水下图像特征的分类MATLAB程序（含数据集）
07-08
在本项目中，我们主要探讨如何利用机器学习的三大经典模型——神经网络、决策树以及支持向量机（SVM）来对水下图像的特征进行分类。这是一项结合计算机视觉与机器学习的重要任务，特别是在水下环境研究、海洋生物...
2021年8月11日 记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBOOST）关于ACCURACY、PRECISION，RECALL和F1-SCORE、AUC值的评分表格，并画出ROC曲线。
weixin_41724971的博客
08-11 529
数据集下载地址： 链接:https://pan.baidu.com/s/1eAxEpYv5jtZahDuGCIkGrw提取码: 1024 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split f..
情绪分析系统，用于分析用户评论是积极的还是消极的。不同的模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络，被用于训练.zip
10-03
在这个情绪分析系统中，采用了多种机器学习模型，包括逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和神经网络。这些模型虽然在结构和原理上有所不同，但都能够通过对大量标注过的训练数据进行学习，从而掌握如何从文本中...
决策树和SVM及提升方法相关问题
qq_37335890的博客
06-17 620
决策树若干问题 请简述参数估计两大学派: 频率主义学派和贝叶斯学派的区别. 简要的说，频率主义学派和贝叶斯学派探讨【不确定性】这件事时的出发点与立足点不同： 频率主义学派认为事物本身是服从一个分布的（分布是未知的），这个分布的参数是固定的，因此，我们知道这个分布的参数是固定的，那么我们要做的就是考虑哪个值最有可能是那个参数值呢，于是就有了“最大似然”和“置信区间”这样的概率理论，从名字就可以看出...
支持向量机(SVM)和决策树(Decision Tree)简介
Blogs of zcy1221
12-09 8281
选取特征，只是决策树中的 ID3 算法，这种算法倾向于选择取值较多的特征，后续提出的 C4.5 算法，以信息增益率作为特征选择指标，在一定程度上克服了这个缺点. 其他的决策树算法还有 CART，既能做分类也能做回归，感兴趣的读者可以了解一下.好的分类特征意味着对结果更精确的预测. 而预测得越准确，预测结果发生的概率也就越大. 大的概率意味着小的信息量，小的信息量会带来小的信息熵，进而使。终止条件可以这样设置：当前节点的信息熵小于给定的阈值时，就停止递归，取占比最大的类作为当前叶子节点的类别.
机器学习中SVM、决策树、逻辑回归、K近邻算法python代码实现
WYKB_Mr_Q的博客
02-18 2063
机器学习中SVM、决策树、逻辑回归、K近邻算法python代码实现 上篇文章咱已经叙述了如何从excel表中读取保存的数据特征及类别标签，这篇文章主要介绍机器学习中常用到的算法python代码实现方式，主要包括SVM、决策树、逻辑回归和K近邻算法。 这是上篇文章中我们使用到的数据特征，前六列是特征向量，第七列是数据标签。这篇文章默认已经把数据读出来了（如果不会读取数据的小伙伴可以去看我的上一篇文章）。 首先我们观察到x1-x6的特征相差太大，x1的单位是0.000几，而x6的单位较大有1000以上，所以这
决策树（Decision Tree）
01-10 536
文章目录数据集决策树模型特征选择ID3信息熵信息增益实例介绍算法整体过程算法的不足之处C4.5 算法处理连续特征解决偏好问题处理缺失值解决过拟合问题C4.5 算法总结CARTCART 算法简介CART 算法的特征选择分类问题回归问题CART 算法如何划分数据集连续特征非连续特征剪枝参考 决策树算法既可以应用于分类问题，也可以应用于回归问题。决策树算法有可解释性好、分类速度快的特点。决策树算法主要包...
LR，SVM，决策树的对比
yanglee0
09-09 5592
首先，LR、SVM、决策树都可以用来做分类的任务。为了做分类，我们试图寻找决策边界线或是一条曲线（不必是直线），在特征空间里区分两个类别。 一、LR，SVM，决策树直观区别 举个例子： 有一个样本，它包含三个变量：x1, x2和target。target有0和1两种值，取决于预测变量x1和x2的值。将数据绘制在坐标轴上。 这就是特征空间，观测值分布于其中。这里因为我们只有两个预测变量/特征，所有特征空间是二维的。你会发现两个类别的样本用不同颜色的点做了标记。我希望我们的算法能计算出一条直线/曲线来分离这个
（8）机器学习——SVM、决策树、朴素贝叶斯、KNN、K-means、随机森林、Adaboost
zjj1910066023的博客
05-25 6295
一、SVM（支持向量机） 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_defaul
Decision tree(决策树)算法初探
weixin_33958366的博客
08-12 961
0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1：决策树模型的不同角度理解 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以被看作是if-then的规则集合；也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合：由...
图像分类数据集制作 SVM/DNN
qq_36523203的博客
03-06 2303
方法综述 简单的图像分类可以采用HOG+SVM的算法，通过提取图像的HOG特征，然后特征通过SVM进行分类，实现图像的分类。 下面将代码的步骤讲清楚 提取HOG特征 #一种自定义的方法 def get_features(img): #腐蚀后 锐化 #腐蚀 im_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图形 im=cv2...
svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存
xiaiming0的博客
06-21 1195
svm和决策树基本知识以及模型评价以及模型保存。
机器学习除了决策树算法还有什么
01-08
随机森林是由多个决策树构成的集成学习器，每棵树都独立地对输入数据做出判断，最后汇总所有树木的结果得出结论。这种方法不仅提高了准确性还增强了鲁棒性，因为即使某些单棵决策树出现了过拟合现象也不会影响整体...
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