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。
【机器学习算法】决策树-6 PRISM
PRISM决策规则。增加决策树可解读性的好用算法。建议了解
【机器学习算法】决策树-2 ID3分类树算法的决策依据，ID3算法的4大缺点。
ID3分类树算法的原理与分类依据。ID3分类树的4大缺点。
AI遮天传 ML-决策树
决策树学习是最早被提出的一批机器学习的方法之一，由于它好用且具有很强的可解释性，到现在依然在被广泛使用。
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)
决策树基础知识：从信息熵决策熵到信息增益、信息增益率、基尼系数，到两种剪枝处理和随机森林，生动易懂配有自制插图
使用Python从头开始手写回归树
在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
机器学习实验之肿瘤预测（决策树）
肿瘤预测（决策树）【实验内容】 基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。5.模型预测。6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾信息熵🌾条件熵🌾信息增益🌾信息增益率🌾基尼指数🌾条件基尼指数🌾基尼
读博，我想好了
大家好，我是对白。今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得，希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助，以下为原文。好久不在知乎写东西，今天读到张教授的一篇读博劝退文颇有感触，也想来写一些自己的想法。本文并非读博劝进贴，不想无脑鼓励大家都读博；本文也并非驳斥张教授的观点，只是想围绕这个话题多
机器学习决策树作业
机器学习决策树作业作业1：用独热编码表达天气数据集，并画出决策树。作业2：对于以下数据集，实际值和预测值：data = {‘y_Actual’: [‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ##‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ‘Yes’
[KO机器学习] Day4 特征工程：如何有效地找到组合特征？
本文介绍一种基于决策树的特征组合寻找方法（关于决策树的详细内容过段时间为大家更新）。以点击预测问题为例，假设原始输入特征包含年龄、性别、用户类型（试用期、付费）、物品类型（护肤、食品等）4个方面的信息，并且根据原始输入和标签（ 点击 / 未点击 ）构造出了决策树，如下图所示。
