我们可以收集一些已知良恶性的肿瘤样本数据,使用逻辑回归模型对其进行训练,得到一个能够区分良恶性的分类模型。 决策树 算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对...
简介: 【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的评估度量介绍 【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并...
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
今天给大家整理了70道算法工程师面试高频题,找算法工程师岗位的同学要码住认真看噢-✅ 面试题1:请你说说回归问题可以设置支持向量机吗?2:介绍一下SVM,遇到线性不可分怎么办,核函数有什么特点?3:说一说xgboost和lightgbm的区别是什么?4:谈一谈决策树的实现逻辑 信息增...
算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对样本进行分类或回归预测。 实践示例 以鸢尾花分类为例,我们可以收集鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等...
算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对样本进行分类或回归预测。 实践示例 以鸢尾花分类为例,我们可以收集鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等...
算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对样本进行分类或回归预测。 实践示例 以鸢尾花分类为例,我们可以收集鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等...
算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对样本进行分类或回归预测。 实践示例 以鸢尾花分类为例,我们可以收集鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等...