”算法树学习“ 的搜索结果

     【算法】树相关算法总结 【1】二叉树 二叉树是 n(n>=0) 个结点的有限集合，该集合或者为空集(称为空二叉树)，或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成; 特点 1 每个结点最多有...

     督学习算法部分包含了15种常见的算法实现,包括线性回归、逻辑回归、线性判别分析、决策树、GBDT、XGBoost、KNN、朴素贝叶斯、支持向量机、高斯混合模型(EM算法)、多层感知器、隐马尔可夫模型(前向算法和维特比算法)...

     树结构 树结构： 关键组成：根节点，叶子节点。 成员相对关系：父节点，子节点，兄弟节点。 树的遍历： 按照广度遍历：分层遍历，顺序为...算法实现 节点类定义： class Node(object): def __init__(self, item, ...

     二叉树入门一、树的基本定义二、树的相关术语三、二叉树的基本定义四、二叉查找树的创建五、二叉树的基础遍历六、二叉树的层序遍历七、二叉树的应用最大深度问题折纸问题总结 一、树的基本定义 树是计算机中非常...

     前言：首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此...

     1.1 算法导入 决策树基于“树”结构来进行决策。 1.2 决策树定义 决策树( Decision Tree) 又称为判定树，是数据挖掘技术中的一-种重要的分类与回归方法，... 使决策树受到关注、成为机器学习主流技术的算法: I...

     CART（Classification And Regression Trees 分类回归树）算法是一种树构建算法，既可以用于分类任务，又可以用于回归。相比于 ID3 和 C4.5 只能用于离散型数据且只能用于分类任务，CART 算法的适用面要广得多，既可...

     C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：（1）通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为...

     初学者应该知道的十大机器学习算法 ... 机器学习算法被描述为学习一个目标函数 (f)，它最好地将输入变量 (X) 映射到输出变量 (Y)：Y = f(X) ...机器学习算法线性回归逻辑回归线性判别分析分类和回归树朴素贝叶

     CART算法是给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部节点取值为“是”或“否”。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将特征空间划分为有限个单元，并在这些...

     本周“人工智能理论与实践”课程老师要求复现决策树算法，本人复现思路参考周志华老师的《机器学习》书中的决策树学习基本算法，数据集使用的是书中“西瓜数据集2.0”。这是本人的第一篇博客，如有问题还请大家多多...

     信息增益可以很好的度量特征的信息量，但在某些情况下存在一些弊端。对可取值数目较多的属性有所偏好。因为信息增益反映的是给定一个条件以后不确定性减少的程度，必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越...

     最小生成树的概念 在一给定的无向图G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此的边权重，若存在 T 为 E 的子集（即）且为无循环图，使得的 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章