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...
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。
疯传!计算机大神花13个小时讲明白了【MATLAB机器学习】教程,从入门到进阶,支持向量机 决策树与随机森林 蚁群算法 模拟退火算法 遗传算法一次讲完!共计14条视频,包括:1-01 MATLAB入门基础-优化算法、2-01 MATLAB入门基础 2-480P 清晰-AVC、3-02 MATLAB进阶与提高-480P
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...
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。
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成。对于分类问题,随机森林的数学公式可以表示为: f(x) = mode(Y_1, Y_2, ..., Y_n) 其中,Y_1, Y_2, ..., Y_n 分别是每个决策树的预测结果,mode 表示选择出现最频繁的类别作为预测结果。 对于回归问题,随机森林的数学公式可以表示为: ...
150.5-决策回归树原理根节点裂分mse计算150 13:37 151.6-决策回归树最佳裂分条件计算151 16:23 152.7-作业152 01:02 153.1-归一化对不同算法影响153 07:59 154.2-决策回归树VS线性回归154 26:06 155.4-随机森林原理和应用155 34:00 156.5-极限森林原理和应用156 17:14 157.1-极限森林随机性之所在...
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。
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...