头歌——人工智能（机器学习 --- 决策树1）
决策树的相关概念:决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法，但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成，其中结点分为内部结点和叶子结点，内部结点表示一个特征或者属性，叶子结点表示标签（脑回路图中黄色的是内部结点，蓝色的是叶子结点）。决策树的一个非常大
头歌——人工智能（机器学习 --- 决策树2）
后剪枝的思路很直接，对于决策树中的每一个非叶子结点的子树，我们尝试着把它替换成一个叶子结点，该叶子结点的类别我们用子树所覆盖训练样本中存在最多的那个类来代替，这样就产生了一个简化决策树，然后比较这两个决策树在测试数据集中的表现，如果简化决策树在验证数据集中的准确率有所提高，那么该子树就可以替换成叶子
【视频教程】GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践
以Earth Engine（GEE）为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。该平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过60PB，同时依托全球上百万台超级服务器，提供
足球预测：关于AI80%预测这档事
AI技术在足球预测领域的应用前景广阔，八成概率的准确预测已充分证明了其价值。而且随着足球与AI技术的协调发展，相信AI足球预测将为广大球迷带来更多惊喜。
从零入手人工智能（5）—— 决策树
虽然决策树和逻辑回归有上述相同点，但它在仍然存在差异。决策树和逻辑回归最大的差异在于它们的模型算法原理不同：决策树基于树形结构进行决策，通过一系列规则对数据进行分类。而逻辑回归使用逻辑函数（如sigmoid函数）对输入特征进行建模，将线性模型的输出转换为概率值，然后根据概率值判断样本所属的类别。
AI - 决策树模型
基尼系数衡量的是数据集的不纯度，基尼系数越小，表示数据越纯，即分类越明确。CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小，从而能够对未知数据有更准确的预测，也就是说CART使用的是后剪枝法。一般分为两步：先生成决策树，产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各
决策树 （人工智能期末复习）
(18年)下表为是否适合打垒球的决策表，请用决策树算法画出决策树，并请预测 E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适打垒球。数据集D的纯度可用基尼值来度量，它反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此，Gini(D)越小，数据集D的纯度越高。（1）
策略决策引擎之 OPA 与 Drools
策略决策引擎是一种可以根据复杂的决策规则，对不同的业务场景进行智能化的决策支持的工具。规则引擎的优势。
ID3 决策树的原理、构造及可视化（附完整源代码）
【2022.10】ID3 决策树的原理、构造及可视化（附完整源代码）
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
决策树及分类原理与划分依据：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数
决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy)：物理学上是“混乱”程度的量度，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高从信息的完整性上进行的描述：当系统的有序
AI人工智能 最常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络
本文介绍了AI人工智能最常见的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络等。这些机器学习算法在不同的应用场景中有着广泛的应用。选择合适的机器学习算法可以提高预测准确率和模型性能。随着机器学习技术的不断发展，相信未来会有更多的机器学习算法出现，为我们的生活带来
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现
决策树ID3是一种经典的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过在特征空间中构建树形结构来进行决策，并以信息增益作为划分标准。ID3算法的关键在于选择最佳的属性进行划分，以最大化信息增益。通过Python实现ID3算法，我们可以构建出一棵高效而准确的决策树模型，用于分类预测和决策分析。参考。
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
头歌--机器学习之决策树
1、下列说法正确的是？（AB）A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树C、C4.5算法是根据基尼系数来构建决策树D、决策树模型的可理解性不高2、下列说法错误的是？（B）A、从树的根节点开始，根据特征的值一步一步走到叶子节点的过程是决策树做决策的过程B、决策树只
