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首页标签决策树

#决策树

决策树由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成, 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一>黄金矿工

用户11305962

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穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一>解数独

用户11305962

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穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一>单词搜索

用户11305962

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【回溯+剪枝】电话号码的字母组合 && 括号生成

利刃大大

​ 知道了有效的括号组合要求之后,就是开始构建一棵决策树,其实就是每次看选左括号还是右括号,然后选完之后再递归继续选,直到最后符合上述的要求为止,决策树如下图所...

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《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》

程序员阿伟

在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。...

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算法入门(七)— 一文搞懂决策树(内附实战源码)

万事可爱^

机器学习的世界里,决策树(Decision Tree)是一个非常重要且基础的算法。无论你是初学者还是老手,掌握决策树的基本概念与构建方法都是非常有帮助的。决策树...

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【Artificial Intelligence篇】智能技术的力量,重新定义我们的工作模式

用户11458826

例如,在数据筛选任务中,我们可以使用一个简单的 C++ 程序,结合机器学习算法,实现数据的自动分类。下面用一个简单的决策树算法示例,用于对数据进行分类:

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【机器学习篇】探索机器学习在农业中的应用:从作物预测到精准农业

用户11458826

农业是人类社会的基础产业,随着科技的飞速发展,机器学习作为人工智能的一个重要分支,正逐渐为农业带来前所未有的变革。从预测作物产量和生长状况,到实现精准的农业资源...

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【机器学习篇】交通革命:机器学习如何引领未来的道路创新

用户11458826

嘿,你知道吗?机器学习正在交通领域掀起一场革命啦!它将如何引领未来道路创新呢 本文有精彩的 C++ 代码演示、实用的图片解释,还有超多干货,保证让你大开眼界,点...

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探究解数独问题

用户11458826

此时我们有了上面所述判断是否符合数独的基础;这道题便用到了,简单来说;再结合上我们做过的决策树系列的题的解法思路:画树->分析如何递归->确立好函数的返回值参数...

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子集和全排列(深度优先遍历)问题

用户11458826

本篇采用两道例题来讲解利用枚举元素的方法使用决策树通过递归以及穿插回溯来解答类似此类问题的系列模版操作(涉及全局变量以及引用传参使用需要回溯问题与具体什么时候使...

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【机器学习-监督学习】集成学习与梯度提升决策树

Francek Chen

  本文将会首先介绍集成学习的思路以及一些常用的集成学习方法,然后介绍梯度提升决策树模型。在前面的文章中,我们讲解了许多不同的机器学习算法,每个算法都有其独特的...

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【机器学习-监督学习】决策树

Francek Chen

  本文开始,我们将介绍机器学习中与神经网络并行的另一大类模型——决策树(decision tree)模型及其变种。决策树模型是非参数化模型。决策树模型简称树模...

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数据仓库作业六:第9章 分类规则挖掘

Francek Chen

2、设有动物分类样本集如下表2,其中是否温血、有无羽毛、有无毛皮、会否游泳为条件属性,卵生动物类别属性,取值1表示该动物为卵生动物,0表示非卵生动物。试用ID3...

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分类规则挖掘(二)

Francek Chen

  一般地说,对于同一个训练样本集,其决策树越矮小就越容易理解,且存储与传输的代价也越小;反之,决策树越高大,可能导致决策树在测试集上的泛化误差增大。然而,决策...

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数据仓库实验三:分类规则挖掘实验

Francek Chen

  通过本实验,进一步理解决策树算法、朴素贝叶斯算法进行分类的原理,并掌握利用Sql Server等工具平台进行分类规则挖掘的方法,掌握挖掘结构、挖掘模型的基本...

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【一文搞懂:什么是集成学习--原理+python代码】

机器学习司猫白

在上述⽰例中,构建了Bagging分类器和决策树分类器,其运⾏结果为0.92和0.856,Bagging的效果⾼于决策树。

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流计算中的流式机器学习是什么?请解释其作用和常用算法。

GeekLiHua

腾讯 | 业务安全工程师 (已认证)

在流计算中,流式机器学习是指在实时数据流中应用机器学习算法进行模型训练和预测的过程。与传统的批处理机器学习不同,流式机器学习能够实时地处理数据流,并根据新的数据...

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《鸿蒙Next平台:决策树面对噪声数据的鲁棒性逆袭》

程序员阿伟

在机器学习领域,决策树是一种强大的模型,但训练数据中的噪声往往会影响其性能和鲁棒性。在鸿蒙Next平台上,我们可以采用多种策略来增强决策树模型在面对噪声数据时的...

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《鸿蒙Next微内核:解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》

程序员阿伟

在当今人工智能飞速发展的时代,提升运算速度是推动其进步的关键。鸿蒙Next以其独特的微内核特性,为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。

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