PMP相关的十八种图总结及图例
以下总结的各种图包括：一、控制图（Control Chart）二、直方图（Histogram）三、帕累托图（Pareto Chart）四、因果图(Cause and Effect Diagram)、(石川图(Ishikawa Diagram)、鱼骨图(Fishbone diagram)、(why-
【机器学习】决策树（实战）
决策树不仅在理论上很容易理解（机器学习“最友好”的算法），实现时还能对构建过程进行可视化（诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型，更难可视化展示模型的构建）。因此，决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。
银行大数据风控管理针对哪些应用场景？
实时数据平台 flashflow 定时对离线指标进行规则运算，并将风险预警结果推送给下游运营系统。
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
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TensorFlow 决策森林详细介绍和使用说明
使用TensorFlow训练、调优、评估、解释和部署基于树的模型的完整教程
基于决策树的智能网络安全入侵检测模型
基于树的分类模型可以预测特定的网络活动是“正常”还是“攻击”。在树的每个节点上做出决策，直到到达叶节点。数据点的类别（即正常或攻击）在叶节点中确定。换句话说，树节点代表一个特征，每条边或分支代表根据每个特征获得的信息做出的决策，每个叶子代表一个类。该模型旨在提高预测精度并降低计算复杂度。考虑到安全特
【机器学习】决策树-Gini指数
基尼系数也是一种衡量信息不确定性的方法，与信息熵计算出来的结果差距很小，基本可以忽略，但是基尼系数要计算快得多，因为没有对数。
信息熵是什么
信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。信息熵这一概念由克劳德·香农于1948 年提出。香农是美国著名的数学家、信息论创始人，他提出的“信息熵”的概念，为信息论和数字通信奠定了基
决策树（Decision Tree）
决策树算法原理及其应用介绍
电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习
本复习笔记基于李晶晶老师的课堂PPT与复习大纲，供自己期末复习与学弟学妹参考用。本节是人工智能复习的最后一小节，重点在于了解概念，会做计算题。电子科技大学人工智能期末复习笔记（一）：搜索问题电子科技大学人工智能期末复习笔记（二）：MDP与强化学习电子科技大学人工智能期末复习笔记（三）：一阶逻辑电子科
AI遮天传 ML-决策树(二)
决策树学习第二章
2022年第三届MathorCup 大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 完整建模方案及代码实现详解
根据附件 1 和附件 2，分别研究影响客户语音业务和上网业务 满意度的主要因素
西瓜书习题 - 10.机器学习初步考试
西瓜书前9章内容考试题目
PMP相关的十八种图总结及图例
以下总结的各种图包括：一、控制图（Control Chart）二、直方图（Histogram）三、帕累托图（Pareto Chart）四、因果图(Cause and Effect Diagram)、(石川图(Ishikawa Diagram)、鱼骨图(Fishbone diagram)、(why-
机器学习之手写决策树以及sklearn中的决策树及其可视化
（2）如果属性划分次数达到上限，即属性划分完了，或者是样本中在此类属性取值都一样，可以认为全部划分仍然存在不同类的样本，那么这个节点就标记为类别数占较多的叶节点。划分选择还是比较重要的，因为不同的划分选择会建出不同的决策树。划分选择的指标就是希望叶节点的数据尽可能都是属于同一类，即节点的“纯度”越来
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（已经更新完毕）
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（1）对表1中，统计风化程度与玻璃类型、纹饰、颜色的关系，作出柱状图可视化或者饼状图（2）利用文物采样点结合表1和表2，对不同玻璃类型，再划分有无风化，对化学成分统计，即四种情况求均值求出风化前后的差值（3）线性回归，求风化
西瓜书第四章阅读笔记
Datawhale小组打卡学习，西瓜书第四章决策树部分学习笔记
决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列（十一）】
决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列（十一）】文章目录1.关于信息熵的理解2.信息增益3.信息增益比4.基尼指数5.DecisionTreeClassifier()与DecisionTreeRegressor()5.决策树分类 - 葡萄酒分类_DecisionTreeClass
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
AdaBoost 是集成学习中的一个常见的算法，它模仿“群体智慧”的原理：将单独表现不佳的模型组合起来可以形成一个强大的模型。
