C13 一棵树的建造.mp4 01:34:01 C14.1 搬金盘的婆罗门_Part1 50:25 C14.2 搬金盘的婆罗门_Part2 01:29:42 C14.3 搬金盘的婆罗门_Part3.mp4 39:28 C14.4 搬金盘的婆罗门_Part4.mp4 15:38 C15.1 numpy快速处理数据_科学计算 02:06 C15.2 numpy快速处理数据_多维数组.mp4 20:10 C15.3 num...
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随机森林回归是在生成众多决策树的过程中,是通过对建模数据集的样本观测和特征变量分别进行随机抽样,每次抽样结果均为一棵树,且每棵树都会生成符合自身属性的规则和判断值,而森林最终集成所有决策树的规则和判断值,实现随机森林算法的回归。 软件操作:step1:打开SPSSPRO免费数据分析网站,上传数据step2:搜索【随机森林回...
随机森林分类在生成众多决策树的过程中,是通过对建模数据集的样本观测和特征变量分别进行随机抽样,每次抽样结果均为一棵树,且每棵树都会生成符合自身属性的规则和分类结果,而森林最终集成所有决策树的规则和分类结果,实现随机森林算法的分类。 输入:自变量X为1个或1个以上的定量变量,因变量Y为一个定类变量。 输出:...
哈夫曼树(Huffman Tree),又名:最优二叉树,赫夫曼树 其标准含义是:给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
在已经生成的决策树上进行剪枝,从而得到简化版的剪枝决策树。 C4.5 采用的悲观剪枝方法,用递归的方式从低往上针对每一个非叶子节点,评估用一个最佳叶子节点去代替这课子树是否有益。如果剪枝后与剪枝前相比其错误率是保持或者下降,则这棵子树就可以被替换掉。C4.5 通过训练数据集上的错误分类数量来估算未知样本上...
随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法,它的所有基评估器都是决策树,分类树组成的森林就叫做随机森林分类器,回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。 单个决策树的准确率越高,随机森林的准确率也会越高,因为装袋法是依赖于平均值或者少数服从多数原则来决定集成的结果的。
DFS 全称是 Depth First Search,中文名是深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次都尝试向更深的节点走。 一、图搜索Graph Search的分类 (1)BFS广度优先(宽搜) (2)DFS深度优先(深搜) 二、深度优先搜索DFS (1)深度优先遍历DFS, 这个策略其实是非常stupid or simple的,比BSF...
C4.5,是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法,也是上节所介绍的ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。