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...
1-支持向量机所能带来的效果 08:56 2-决策边界可视化展示 09:53 3-软间隔的作用 10:33 4-非线性SVM 06:53 5-核函数的作用与效果 16:16 七、神经网络:1-深度学习要解决的问题 07:56 2-深度学习应用领域 14:07 3-计算机视觉任务 05:49 4-视觉任务中遇到的问题 10:02 5-得分函数 07...
二、常见的机器学习方法在医疗诊断中的应用 神经网络:可以学习复杂的模式和特征,在医学影像分析、疾病预测等方面有广泛应用。 决策树:通过构建树状结构来进行分类和决策,有助于疾病的诊断和分类。 支持向量机:在疾病识别和分类中表现出色。 三、机器学习在医疗诊断中的具体应用领域 医学影像诊断:利用机器学习算法对 X...
第四章支持向量机、决策树与随机森林 1、支持向量机的基本原理(支持向量的本质、核函数的意义、SVM的启示等) 2、决策树的基本原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系) 3、随机森林的基本原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十大机器学习算法!通俗易懂共计65条视频,包括:1-回归问题概述、2-误差项定义、3-独立同分布的意义等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
神经网络决策树支持向量机朴素贝叶斯的收敛性 神经网络决策边界,神经网络的前向传播不得不承认,假设函数的格式很大程度上决定了我们所获得图像的样式,对于线性回归是与样本数据尽可能重合的那条直线,而在逻辑回归中就是所谓的决策边界。我们观察逻辑回归中的sigmoid函数
3、决策树算法(运用了DecisionTreeClassifier以及GradientBoostingClassifier函数) 4、神经网络算法(运用了MLPClassifier函数) 5、支持向量机算法(运用了SVC函数) 我的比较思路是对比各种算法的运行时间长短,训练集、测试集准度,ROC曲线图像以及对比算法各自的优缺点。
从线性回归中发展出的另外有两个机器学习系列是:支持向量机和人工神经网络。 支持向量机 (SVM) 是一种线性模型,它通过所谓的最大边距超平面将两个类分开,可以写成满足以下等式的点集 x: 将两类数据分开以使它们之间的距离尽可能大的两个平行超平面定义为 ...
单一的分类算法:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类,HMM 组合分类算法:Bagging和Boosting k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)算法 找出与未知样本x距离最近的k个训练样本,看这k个样本中多数属于哪一类,就把x归为那一类。
神经网络是一种模仿人类神经系统的机器学习算法。它是由许多人工神经元组成的,这些神经元对输入数据进行处理,并输出结果。神经网络可以用于分类、回归和聚类问题。神经网络的应用场景包括人脸识别、自然语言处理等。 总结 本文介绍了AI人工智能最常见的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、...