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概率,评价项目风险,判断其
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?“...
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、...
由Ridge 或 Lasso 正则化的过拟合多项式回归 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 上面两个公式...
神经网络决策树支持向量机朴素贝叶斯的收敛性分别怎么样 神经网络决策边界,单神经元感知机最主要的特征就是能够把输入向量分为两类。这两类间的决策边界由以下公式给出决策边界和权值向量正交证明:权值向量的指向一直指向决策边界的上方,证明:从决策边界图可知道,阴影
本题考查人工智能技术的描述。神经网络、决策树和支持向量机都是人工智能和机器学习领域的专业术语。神经网络是一种模拟人脑结构的计算模型,决策树是一种用于分类和回归的树状模型,支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。而机器码是计算机底层的二进制代码,不属于人工智能领域的专业术语。故选C。反馈...
给大家准备了一份机器学习算法资料包: 1,决策树、线性回归、SVM、随机森林、贝叶斯、聚类算法、集成算法、神经网络等十几大机器经典算法源码+课件资料 2,...
第十七章:支持向量机实验分析 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 第十八章:神经网络算法原理 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...
选择一种常见的机器学习算法(如决策树、支持向量机、神经网络等),通过互联网资源学习该算法的基本原理和应用;
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 光、CT、MRI 等影像进行分析,辅助医生发现...