决策树简介/PPT

于 2021-11-01 11:52:31 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 决策树 算法 机器学习
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最近给我们组新生讲了决策树的相关知识，以下是所做的PPT，参考了网络资源。
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决策树 ppt
11-14
给单位同事做报告时写的一个决策树ppt，通俗易懂，希望大家喜欢
决策树算法的PPT与实现代码
06-16
包括讲解决策树算法的PPT与用python实现的能够正常运行的代码。
决策树-ppt
05-31
决策树讲解的ppt，实例讲解决策树ID3的算法。通俗易懂
决策树决策树决策树PPT
04-23
老师课堂上讲的PPT,很有参考价值,容易上手!!
决策树课题PPT
05-13
深度解析 决策树的原理以及很多的列子，是机器学习的绝佳教程宝贝
决策树算法及应用 ppt
03-30
决策树算法及应用 ppt 捕捉新旧数据变化的目的： 挖掘出变化的趋势 例：啤酒——尿布 阻止/延缓不利变化的发生 例：金融危机——银行的信贷策略 差异挖掘算法的主要思想： 合理比较新/旧数据的挖掘结果，并清晰的描述其变化部分
【Tom M. Mitchell课件】机器学习——决策树
weixin_42825609的博客
12-29 246
本课件主要内容包括： 学习在图像中检测目标 学习分类文本文件 计算机科学中的机器学习 函数逼近 决策树学习 决策树 熵 样本熵 训练示例 决策树学习的应用程序 决策树中的过度拟合 过度拟合 决策树学习中的过度拟合 避免过度拟合 减少误差的修剪 减少误差修剪的影响 完整课件下载地址： http://page5.dfpan.com...
机器学习-决策树 -ppt.pdf
07-03
机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习-决策树 -ppt.pdf机器学习...
6.-决策树分类(PPT96页).ppt
09-23
决策树分类 决策树是一种简单且应用广泛的预测方法，主要用于分类问题。决策树形式可以分为二元分支（binary split）树和多分支（multiway split）树两种，二元分裂在穷举搜索中更加灵活。 决策树的主要组成部分...
决策树西瓜实用PPT学习教案.pptx
10-03
"决策树西瓜实用PPT学习教案" 以下是从给定的文件中生成的相关知识点： 1. 决策树（Decision Tree）模型： 决策树模型是常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。决策树模型可以根据训练数据是否拥有标记...
决策树算法PPT详解及其代码 覃秉丰.rar
12-04
关于决策树算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法
决策树分析方法PPT
08-11
決策樹是功能強大且相當受歡迎的分類和預測工具。這項以樹狀圖為基礎的方法，其吸引人之處在於決策樹具有規則，和類神經網路不同。規則可以用文字來表達，讓人類了解，或是轉化為SQL之類的資料庫語言，讓落在特定類別的資料紀錄可以被搜尋。 在本章中，我們先介紹決策樹運作的方式及其如何應用在分類和預測問題。隨後我們進一步介紹如何以CART、C4.5和CHAID演算法建構決策樹。
8.决策树与Adaboost.ppt
11-26
决策树、Adaboost学习资料共享
2 机器学习-决策树学习.pptx
09-23
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决策树课件，简介及应用
03-08
决策树课件，决策树简介及应用 格式为PPT
温州大学《机器学习》课程课件（七、决策树）
fengdu78的博客
05-01 1553
温州大学《机器学习》课程，主讲：黄海广下载地址：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course包含pdf课件、代码等。后续持...
决策树
as394349658的博客
08-25 3800
就这样的 信息熵是用来描述信息混乱程度或者说确定程度的一个值 。混乱程度越高，熵越大；混乱程度越低，熵越小。 　　整个样本集合的熵如下： 　　　　　　　 离散 现在要做的是挑出这个“树根”，挑出“树根”的原则是这一个点挑出来一刀切下去，要尽可能消除不确定性，最好一刀下去就把两个类分清楚，如果不行才会选择在下面的子节点再切一次，切的次数越少越好。从熵的定义来看，不难看出，熵越大说明信息混乱程度越...
【机器学习】一看就懂的教程：决策树
阿肉的笔记
01-13 591
在机器学习中，监督分类（自己先选定好特征参数）有朴素贝叶斯，支持向量机SVM，还有决策树。对于前两个，可以看下面两篇文章复习： [机器学习]一看就懂的教程：朴素贝叶斯 [机器学习]一看就懂的教程：支持向量机SVM 决策树，听名字就知道很简单，所以这个算法我也是非常简单的过一下 构建决策树 Decision Trees 下图的样本，通过决策树，要进行三次分割 代码是十分简单 #导入模块 from ...
supervisor+gunicorn安装部署
最新发布
01-16
### 使用 Supervisor 和 Gunicorn 部署 Python Web 应用 #### 安装必要的软件包 为了确保环境准备就绪，需先安装 `gunicorn` 及其管理工具 `supervisor`。对于基于 Debian 的 Linux 发行版，可以利用 `apt-get` 来完成此操作： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install gunicorn supervisor -y ``` 这一步骤会自动处理依赖关系并安装最新版本的应用程序及其服务监控器[^4]。 #### 创建应用程序目录结构 建议为项目建立专门的工作空间，以便更好地管理和维护各个组件之间的关联性。假设工作区位于 `/var/www/myproject/` 下，则应包含如下子文件夹： - **static/** 存储静态资源（CSS, JavaScript 文件） - **media/** 用户上传的内容保存在此处 - **logs/** 日志记录位置 - **venv/** 虚拟环境中存放Python解释器及相关库 此外还需放置源码以及配置文件于根目录下。 #### 编写 WSGI 入口脚本 创建名为 `wsgi.py` 或者其他名称的入口模块来定义 Flask/Django 等框架实例作为可调用对象传递给 Gunicorn: ```python from myapp import create_app # 假设myapp是你的应用名 application = create_app() ``` 该文件应当置于项目的顶层目录内方便后续引用。 #### 设置 Gunicorn 启动参数 通过编写 `.ini` 格式的配置文档指定运行选项，比如监听端口号、进程数量等重要设置项。这里给出一个简单的例子——`gunicorn.conf.ini` : ```ini [program:gunicorn] command=/path/to/gunicorn --workers 3 --bind unix:/tmp/app.sock config.wsgi:application directory=/var/www/myproject/ user=nobody group=nogroup autostart=true autorestart=true stderr_logfile=/var/log/gunicorn/error.log stdout_logfile=/var/log/gunicorn/access.log environment DJANGO_SETTINGS_MODULE="config.settings.production" ``` 注意上述命令中的路径需要根据实际情况调整；同时考虑到安全性因素推荐使用 Unix socket 方式连接 Nginx 服务器而不是公开 IP 地址绑定[^2]。 #### 将任务加入到 Supervisord 中 编辑全局配置文件 `/etc/supervisord.conf` ，添加指向自定义 INI 文件的新条目从而让 supervisord 认识到新注册的服务单元： ```ini [include] files = /etc/supervisor/conf.d/*.conf ``` 接着把之前编写的 Gunicorn 配置复制粘贴至 `/etc/supervisor/conf.d/gunicorn.conf` 并重启守护进程使之生效： ```bash sudo systemctl restart supervisor ``` 此时应该可以通过查看状态得知 Gunicorn 是否成功启动并且处于稳定运行之中了。 #### NGINX反向代理配置 最后一步就是修改Nginx站点可用配置以实现HTTP请求转发功能。打开对应虚拟主机模板后追加类似下面所示片段： ```nginx server { listen 80; server_name example.com www.example.com; location / { proxy_pass http://unix:/tmp/app.sock; # 对应Gunicorn使用的socket地址 include proxy_params; } location /static/ { alias /var/www/myproject/static/; } } ``` 记得执行 `sudo nginx -t` 测试语法无误后再加载更新过的设定表单。
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