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LeetCode算法热题100
决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。案例：泰坦尼克号乘客的生存预测sklearn中只实现了ID3与CART决策树，其中有一个参数是criterion，意为标准。它决定了构造的分类树是采用ID3分类树，还是CART分类树，对应的取值分别是entropy或者gini：...
概述决策树是数据挖掘经典算法，既可以做分类，又可以做回归。下面介绍决策树的基本概念和相关术语，算法方面讲解ID3、C4.5、CART算法，并阐述各自的特点及其使用场景，最后用典型案例“泰坦尼克生存”作为实战，过程中会介绍模型评价机制和相关方法。基本概念一个完整的决策树会经历：构造、剪枝两个过程。构造构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程，那么在构造过程中，会存在三种节点：根节点、节点...
通过精心绘制 SSA 寻优过程的收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，以直观的方式呈现了模型的预测效果，让用户能够迅速且清晰地理解算法以及模型的性能表现，为进一步的评估和优化提供了有力支持。对数据进行了全面的标准化处理，其中包括 Zscore 标准化方法，并且严格按照比例将数据划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性与可靠性，为后续的分析
本文介绍了决策树，主要是对于比较排序算法的一个总结性概述针对算法的时间性能，进行总体性偏向于本质的研究
这种用结构化的提示词挖掘大模型能力的体验，早期造就了大量围绕提示词调优的 Prompt Hacker 群体，也使得写提示词在一段时间里，成为优化大模型输出的核心技巧。然而，这种做法的核心问题也很快暴露出来：过度依赖个体经验，缺乏系统性、稳定性和可复用性，同一个提示词在不同模型或不同时间段下的表现千差万别，一套提示词很难横跨多个任务、多个上下文等等。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的
概述数据结构与算法二叉树其中每个结点都不能有多于两个子结点：满二叉树：若设二叉树的高度为，除第层外，其它各层(1～h-1) 的结点数都达到最大个数，最后一层都是叶子结点，且叶子结点都是从左到右依次排布，结点总数为完全二叉树：所有叶子结点都在最后一层或倒数第二层，且最后一层的叶子结点在左边连续，倒数第二层的叶子结点在右边连续...
借一下周老师的图。决策树可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。其中第一个难点就是节点字段的选择，究竟该以数据的哪个类型作为节点呢？节点字段的选择这里首先引入一个信息增益的概念，也就是信息熵。延伸的感念有信息熵、基尼指数，核心思想都是将数据中的根节点挑选出来。信息增益的缺点是会偏向于取值较多的字段，信息增益率就是在信息增益的基础上增加了惩罚函数。而基尼指数就是适用于预测连续性因变量。决策树
在XGBoost中，使用预排序的方法来处理节点分裂，会先对每个特征按照特征值大小进行排序，然后保存为block结构，后面的迭代中会重复地使用这个结构，使计算量大大减小。对这一点存在一些疑问：举例说明，假设一个样本有“年龄”，“身高”两个特征，取值分别为[23,24,25,26,27,99],[244,180,181,175,172,168]。预排序后分别为[23,24,25,26,27,99],[
树形数据结构的用途树形数据结构需要在
学习数据结构与算法-树结构，这一篇就够了！包含：二叉树、二叉树前中后遍历、顺序存储二叉树、线索二叉树、赫夫曼树、二叉排序树、平衡二叉树、2-3树、B树、B+树、B*树。
1 原理1.1 随机森林算法：随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。1.2 Matplotlib和SeabornMatplotlib：高度定制化绘
剪枝可以有效的去掉神经网络中无用的连接和节点，减少网络的规模和模型的复杂度，从而降低过拟合的风险，提高网络的泛化能力。通过剪枝可以降低数据集的规模，提高算法的效率，同时还可以降低模型的过拟合风险，从而提高算法的泛化能力。决策树算法在应用中，容易出现过拟合现象，剪枝可以有效减少决策树的规模，降低过拟合的风险，提高决策树的泛化能力。剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提
另一门课的lab，lab太多让我写的lab变成缝合怪。好吧，谈谈今日缝合怪之粗糙集属性约简+ID3决策树，用的是之前的UCI DNA数据集，基本上就是之前ID3决策树改了改。（代码晚点贴，目前仅讲讲思路）先贴UCI DNA数据集：https://download.csdn.net/download/pvfeldt/16142737?spm=1001.2014.3001.5501关于数据集的信息详见
ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。可视化的决策树：使用matplotlib和sklearn.tree.plot_tree函数生成的图形，展示了决策树的结构，包括节点、分支和叶节点。可视化的决策树：使用matplotlib和skle
在这个网络里，每一个“节点”都是一个等待揭秘的故事，而连接它们的“箭头”，则是这些故事间错综复杂的关系纽带。从“早餐吃什么”影响“一天的心情”，到“市场趋势”决定“股价波动”，贝叶斯网络以其独特的视角，揭示了万物之间隐藏的因果逻辑。它教会我们如何以更加理性、科学的方式去理解和预测未来，让“如果”不再是空洞的假设，而是可以量化的概率。想象一下，如果有一张神奇的地图，不仅能告诉你“乌云密布”和“下雨”
安德森在加拿大加斯帕半岛上对三种鸢尾花（山鸢尾 Iris setosa、变色鸢尾 Iris versicolor 和维吉尼亚鸢尾 Iris virginica）进行了详细的测量，每种鸢尾花各选取了 50 个样本，测量了它们的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。随着机器学习和数据科学的发展，鸢尾花数据集的应用范围越来越广泛，不仅在学术研究中频繁出现，也被用于教学，帮助学生理解分类算法、
for instance in data:#对于数据集中的每一个实例。# 检查是否全为正样本或负样本，若是，返回决策树叶子节点。# 如果没有可用属性了，返回正样本数最多的叶子节点。#数据导入下边有程序报错，因为数据比较少，直接打上去了。#对数据集进行划分其三分之二进行训练，三分之一进行测试。# 如果数据集为空，返回None。#对数据集按照指定属性进行划分。# 选择最佳划分属性。# 对测试集进行预测
熵（Entropy）：衡量 “数据的不确定性”，熵越高表示数据越混乱，是理解 “语言模型为何能学习语法规则” 的关键；交叉熵（Cross-Entropy）：大模型预训练的核心损失函数，用于衡量 “模型预测分布与真实数据分布的差距”；KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：量化两个概率分布的 “差异程度”，是模型蒸馏、域适应等任务的核心指标。
所以如果可以在游戏中模拟约会，见家长，结婚的体验，也算是获得间接经验了。[tpb]线路1[/tpb]：https://awesome.pw/ [tpb]线路2[/tpb]：https://katana.cfd/ - 5d817a37。重新认识多年未归的鹊桥市，锻炼自己的能力，发掘任何对相亲事业有帮助的得力助手或是道具。如何处理与她们的关系，解决面临的问题，种种抉择将会决定你与谁走进婚姻的殿堂……定
编写一个程序，实现猜动物名称的游戏。猜者要问玩者一系列问题。通过玩者的答复，猜者尽力去猜玩者想出的动物。猜对了猜者赢，否则，玩者赢。如果猜者输了，则玩者将新动物的名称及其特征告诉猜者，猜者将新动物添加到知识库中。猜者通过不断的学习，可猜到更多的动物，终将成为动物专家。
数学建模备赛内容57 什么是决策树_哔哩哔哩_bilibili什么是决策树：决策树（Decision Tree）是一种常用于机器学习和数据挖掘领域的监督学习算法，它用于建立一个类似于树状结构的模型，用于进行分类和回归任务。决策树模型基于一系列的决策规则，每个规则都将数据集中的样本分割成不同的子集，直到最终达到某个决策或目标。在构建决策树模型时，算法会根据训练数据集中的特征和目标值来自动选择最优的分
这篇文档主要包含以下内容：1. 通过Python代码示例讲解矩阵秩的概念，展示如何用numpy计算矩阵秩和求解线性方程组；2. 提供联系方式并邀请纠错；3. 附带两个推广链接（免费爬虫工具和论文写作/Python学习智能体）；4. 详细介绍了Markdown编辑器的使用技巧，包括快捷键、标题生成、文本样式、图片插入、代码高亮、列表和表格创建等功能。文档采用Markdown格式编写，内容涵盖技术教程
本文参考。
【递归，搜索与回溯算法 & 记忆化搜索】深入理解记忆化搜索算法，记忆化搜索算法小专题详解：1. 实现记忆化搜索的一般步骤；2. 斐波那契数；3. 不同路径；4. 最长递增子序列；5. 猜数字大小Ⅱ；6. 矩阵中的最长递增路径；
决策树回归，python
数学建模备赛内容62 随机森林模型基本原理_哔哩哔哩_bilibili什么是随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来解决分类和回归问题。每棵树都是根据随机选择的训练数据和特征构建的，最终的预测结果是基于多个树的投票（分类问题）或平均（回归问题）得出的。随机森林具有良好的泛化能力、鲁棒性和高效性，适用于各种机器学习任务。本质属于集成学习方法、由多棵决策树组成，每棵决策树都是一个分类器
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解决策树（Decision Tree）的定义、原理、数学推导、常见算法、代码实现与工程应用。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和可视化示例。这期的文章会较简单，如果大家有兴趣可以到爱酱主页搜寻更多分类、回归等的算法！注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
通过递归划分特征，决策树将复杂的分类问题逐步分解为简单的条件判断。我们使用信息增益选择最优特征，直到满足停止条件。最终生成的决策树结构直观、易解释，能够根据特征的不同取值来预测是否适合打网球。决策树的构建过程清晰体现了数据集划分的逐步细化，通过特征选择、子集划分与递归处理，生成了一棵结构化的树来进行分类任务。这一模型不仅简洁直观，也为实际应用中的分类问题提供了强有力的支持。
回忆版
1：什么是决策树顾名思义：决策树就是根据已有的条件进行决策从而产生的一棵树。比如，这就是一颗决策树，根据不同的取值决定不同的走向2、那么如何根据现有的属性来决定谁是第一个节点，谁是第二个节点呢，这里就要用到ID3算法了Id3 算法大家可以搜一下，就是利用信息熵来计算的，根据信息增益每次找到最合适的来当树根，这样，就会更符合实际情况3、有了建树的方法，接下来就是进行建树，建树是递归建立的...
为完待续。。。
本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重要性。最后，使用Python库中的webdriver功能实现了自动发帖，并提供了科学解释来解释比赛预测结果。
决策树是一种用于分类和回归的监督学习方法。决策树目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。决策树优缺点决策树的一些优点是：易于理解和解释。树可以被可视化。需要很少的训练数据能处理数值和类别数据能够处理多输出问题决策树的一些缺点是：深度太深，很容易过拟合决策树可能不稳定决策树的预测结果不是连续的决策树节点分裂过程是贪心的sklearn 决策树APIDecision
EduCoder平台：人工智能之决策树算法本关的编程任务是补全右侧代码片段 build、predict、parse_data、calc_all_gain、calc_attr_gain、calc_bool_gain、get_targ 和 is_leaf 中 Begin 至 End 中间的代码，具体要求如下：在build中，创建一棵决策树，输入参数为根结点；在predict中，根据归纳好的决策树预测输
1.背景介绍文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，它涉及将文本数据划分为多个类别。传统的文本分类方法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。然而，这些方法在处理大规模、高维、复杂的文本数据时，存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的发展，神经决策树(Neural Decision Trees，NDT)在文本分类领域取得了显著的进展。神经决策树结合了决策树的强大表达能力和神经网络的学...
摘要：本文介绍了决策树和随机森林两种机器学习算法。决策树通过树形结构进行决策，具有可解释性强、对数据预处理要求低等优点，其核心在于选择最优特征分割点，常用方法有信息增益和基尼指数。随机森林是决策树的集成方法，通过Bagging和随机特征选择构建多棵树并综合结果，能显著提高泛化能力，减少过拟合。文章还提供了Python代码示例，展示如何使用sklearn库实现这两种算法。
它描述了一个向量空间到另一个向量空间（可能是同一个空间）的一种特定类型的映射，这种映射保持向量的加法和标量乘法运算不变。换句话说，如果T是一个线性变换，那么对于任意的向量u和v，以及任意的标量c，都有T(u + v) = T(u) + T(v)和T(cu) = cT(u)。如果一个线性变换T将向量空间V中的向量u映射到T(u)，那么存在一个矩阵A，使得T(u) = Au。矩阵是线性代数中的另一个核
先补充一个物理概念熵Entropy: 度量事物的不确定性，不确定性越高，熵就越大，反之越确定，熵越小；随机事件(多类别)的熵可以表示为：entropy=−p1log2(p1)−p2log2(p2)−...−pnlog2(pn)=−∑i=1npilog2(pi)entropy = -p_1log_2{(p1)} - p_2log_2(p2) - ... - p_nlog_2(p_n) = ...
本文收集和整理了吴恩达2022机器学习Course2Week4的内容，决策树。主要是练习部分的代码整理，供本人和各位读者以后复习用。决策树的理论部分相对简单，但是代码笔者是第一次接触，所以记录下来以供后续学习参考。
集成学习详细总结(不涉及数学理论部分)
1.决策树模型1） 概念： 基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2） 划分算法： 选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法（三大类别） ID3: 信息增益判断； C4.5: 信息增益率判断； &nb...
决策树
目录一、决策树的概念二、熵和信息增益三、ID3算法1、算法简介2、数据收集数据加载计算给定数据的香农熵根据某一特征划分数据集选择最佳属性划分数据集创建并递归遍历该棵树存储树并且加载添加主函数运行代码运行结果总结：C4.5算法信息增益率C4.5算法优点C4.5算法实现基尼指数基尼指数定义：基尼指数实例基尼指数的代码实现一、决策树的概念顾名思义，决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结
使用单个决策树的缺点：单个的决策树对于数据的改变非常敏感，比如咱们之前的例子中一直把耳朵形状选择为根节点的特征，但是你可能改变某个猫的某些特征，这样虽然只是改变了十只猫中的一只，但是也会影响决策过程，根节点选择的特征就会改变，这就是一棵新的决策树了。和之前不一样的地方就是当每一轮生成新的训练集时，不是有放回随机选取10个了，即每个训练示例不是等概率选取了，比如在本轮前面的决策树预测时把训练示例A分
目录一、什么是决策树二、决策树的生成三、决策树的修剪四、一些经典的决策树生成算法一、什么是决策树顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的。它每次从训练样本的若干属性中选择一项出来进行判定，并根据样本在该属性上的取值将样本划入不同的集合，之后进行下一轮决策，直到同一集合中的样本都属于相同类别为止。为便于理解，我们可以想象生活中的如下场景：一家企业准备招聘一名软件工程师，但是却收到了100份简历，那么
学习目录：决策树内容目录：一.决策树作用： 这是我们判断这是个好瓜还是坏瓜的决策流程，决策树的作用：1.帮助我们选择用哪个特征先做if，用哪个特征后做if，能最快的判断出这是好瓜还是坏瓜2.帮助我们确定特征中作为划分标准的数值二.原理推导三.代码预测：案例对比：比较决策树算法和KNN算法在鸢尾花数据集上的分类准确率使用决策树算法对鸢尾花数据集分类：from skl
概述使用“Bike Sharing”数据集，使用Spark机器学习流程（ML Pipeline）回归分析，使用决策树回归分析，在不同情况（季节、月份、时间、假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速等）来预测每个小时的租用数量，并且使用训练验证与交叉验证找出最佳模型，提高预测准确度，最后使用GBT(Gradient-Boosted Tree)梯度提升决策树，进一步提高预测准确度。分为三个
——决策树
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