决策树是一种能帮助决策者进行序列决策分析的有效工具,其方法是将问题中有关策略、自然状态、概率及收益值等通过线条和图形用类似于树状的形式表示出来。 决策树模型就是由决策点、策略点(事件点)及结果构成的树形图,一般应用于序列决策中,通常以最大收益期望值或最低期望成本作为决策准则,通过图解方式求解在不同条...
以流行的六个分类算法为例:决策树(Decision Tree)、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)和朴素贝叶斯(Naive Bayes),介绍如何使用Python实现这些算法,并计算不同评价指标。 首先,您需要加载相关的Python包: from sklea...
决策树算法可以用于分类和回归问题。决策树的应用场景包括疾病诊断、贷款申请审批等。 随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题...
7-06 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)-480P 清晰-AVC 01:03:42 8-07 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)-480P 清晰-AVC 01:01:19 9-08 决策树与随机森林-480P 清晰-AVC 01:04:54 10-09 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)-480P 清晰-AVC 01:09:06 11-10 粒子群优化(Particle...
随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。它基于最大化分类器的边际(margin)的思想,以找到一个超平面来分离不同的类别...
决策树通过树形结构进行决策,易于理解。支持向量机可寻找最优分类超平面,在小样本数据上表现良好。 无监督学习算法:K-Means 聚类算法将数据划分为 K 个簇。主成分分析能对数据进行降维,提取主要特征。 强化学习算法:深度 Q 网络通过学习状态 - 动作价值函数进行决策。策略梯度算法则直接优化策略网络,可用于解决更复杂...
机器学习是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机...
决策树、支持向量机、logistic、随机森林分类模型的数学公式 决策树(Decision Tree)是一种基于树状结构进行决策的分类和回归方法。决策树的数学公式可以表示为: 对于分类问题: f(x) = mode(Y), 当节点为叶子节点 f(x) = f_left, 当 x 属于左子树 f(x) = f_right, 当 x 属于右子树 其中,mode(Y) ...
顾名思义,决策树判别法基于树状分类模型,在每一次分类的叉点,都会对样本的某一属性进行判别,最终实现分类判别的目的。本文通过R语言软件“rpart”包对数据进行了判别分析。图4.1给出了决策树的结构图,可以看见的是最长的一个枝一共有9个节点。 随机森林是一种较为先进的机器学习模型,对于高维度的数据(如本文研究...
决策树与随机森林 顾名思义,决策树判别法基于树状分类模型,在每一次分类的叉点,都会对样本的某一属性进行判别,最终实现分类判别的目的。本文通过R语言软件“rpart”包对数据进行了判别分析。图4.1给出了决策树的结构图,可以看见的是最长的一个枝一共有9个节点。