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件下各类方案的效益值,然后通过比较,做出决策。 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的...
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。
2.R语言基于树的方法:决策树,随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列 7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用 8.python机器学习:推荐系统实现...
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...
因此随机森林算法中,ROI最大为450000。 支持向量机SVM算法 算法原理 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过...
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) ...
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...
支持向量机 支持向量机是一种很热门的机器学习模型,本文通过R语言软件“e1071”包对数据进行了判别分析。表4.3给出了SVM的结果,但是很明显,支持向量机在预测流失是否等于1的结果是非常不好,反而预测流失是否等于0的情况较好,不过这样的结果F-Score值会较低。