人工智能與機器學習(1)——初識線性回歸 目錄 人工智能與機器學習(1)——初識線性回歸 一.用excel中數據分析功能做線性回歸練習 二.通過jupyter進行python編程實現線性回歸練習 通過python實現 ...
一.簡介 決策樹是一種基於樹結構來進行決策的分類算法,我們希望從給定的訓練數據集學得一個模型 即決策樹 ,用該模型對新樣本分類。決策樹可以非常直觀展現分類的過程和結果,一旦模型構建成功,對新樣本的分類效率也相當高。 最經典的決策樹算法有ID C . CART,其中ID 算法是最早被提出的,它可以處理離散屬性樣本的分類,C . 和CART算法則可以處理更加復雜的分類問題,本文重點介紹ID 算法 二. ...
2021-10-31 18:47 0 1303 推薦指數:
人工智能與機器學習(1)——初識線性回歸 目錄 人工智能與機器學習(1)——初識線性回歸 一.用excel中數據分析功能做線性回歸練習 二.通過jupyter進行python編程實現線性回歸練習 通過python實現 ...
結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強——即 ...
下表為是否適合打壘球的決策表,預測E= {天氣=晴,溫度=適中,濕度=正常,風速=弱} 的場合,是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
本節使用的算法稱為ID3,另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述 我們經常使用決策樹處理分類問題,它的過程類似二十個問題的游戲:參與游戲的一方在腦海里想某個事物,其他參與者向他提出問題,只允許提20個問 題,問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解,逐步縮小 ...
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法,本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容: 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
)。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...
參考書籍:《機器學習》(周志華) 說 明:本篇內容為讀書筆記,主要參考教材為《機器學習》(周志華)。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源,在此感謝所有原創者的工作 ...
1【單選題】一個運用二分查找算法的程序的時間復雜度是(B)。 A、指數級別 B、對數級別 C、常數級別 D、線性級別 2【單選題】人類對於知識的歸納總是通過(A)來進行的。 A、判斷 B、枚舉 C、猜想 D、預測 3【單選題】第一例專家系統是在(B)領域發揮作用的。 A、物理 ...