目前广泛应用于语音识别、人脸识别、医疗诊断、模式识别等领域。
每个叶节点（树的末端）代表最终的决策结果。决策树广泛应用于医疗诊断、信用评分、市场分析等领域。
决策树 (Decision Tree)特点：通过特征选择生成清晰的树状结构，易于理解数据逻辑。适用情景：数据分析师希望理解数据时，以及在对抗性攻击下容易受到损害的场景。随机森林 (Random Forest)特点：集成决策树，提高准确性，减少过拟合。适用情景：数据维度较低，对准确性有较高要求的场景。支持向量机 (SVM)特...
A.与决策树算法不同,朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。B.朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。C.朴素贝叶斯模型需要先确定特征,并根据样本计算相关的先验概率,再计算特征条件下的分类变量的后验概率。D.朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。相关...
(陆续更新)重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法,里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测,包含:LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM、随机森林等 - joysrr/A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning
此文本分类项目主要面向机器学习初学者和文本分类效果测试者,项目内部含有朴素贝叶斯,余弦定理,逻辑回归多种分类算法以及mm,rmm分词器,同时从某新闻站点爬取了多个分类共6000多篇文章,以及一个中文词典。项目方便自由拓展各种分类器和分词器,并通过组装测试分类效果
说清楚主要应用领域和场景以后,分析算法就很清楚了。 2.1 金融领域 金融领域使用机器学习建模最多的场景就是风控。当然风控也要进行细分,主要应用机器学习建模的细分场景如下: 信用卡交易反欺诈:分类任务,GBDT算法+LR逻辑回归; 信用卡申请反...
SVM算法：常用于分类和回归问题，可以通过将数据映射到高维空间来解决线性不可分的问题，同时可以处理非...
决策树虽然也是基于频率统计的，相比朴素贝叶斯的一个显著优点就是，决策树能同时接收类别型和数值型变量...
决策树是树模型的一种。二 、使用逻辑回归复现决策树 先来做一个实验：使用逻辑回归对围绕鸢尾花数据集...