泰坦尼克生存预估案例importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.treeimportplot

在上篇文章中，已经介绍了属性选择度量的信息增益，接下来本篇文章将介绍最后一个常用属性选择度量：基尼系数(Gini)。熵的计算涉及对数运算比较耗时，基尼系数在简化计算的同时还保留了熵的优点。基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，纯度越高，选择该特征进行劈划也越好。这和信息

物联网数据处理-iris数据集（鸢尾花）大作业题目读入iris.txt里的鸢尾花数据，不考虑标签信息（标签是用来监督学习用的，这里是无监督），利用PCA（减少噪声，利于可视化）将数据从4维降成2维之后，进行以下操作：利用不同的方式构建邻接矩阵（高斯核，k-临近等）（将数据转成关系图，可以告诉我们那

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一、基本概念定义梯度提升树（GradientBoostingTree，GBT）是一种基于boosting框架的集成学习算法，用于回归和分类问题。它通过迭代地训练决策树，并将前一棵树的残差作为下一棵树的训练目标，逐步减少预测误差。集成学习是将多个弱学习器（在梯度提升树中，弱学习器通常是决策树）组合成一

定义与基本概念决策树是一种基于树结构（包括根节点、内部节点、叶节点）进行决策的模型。根节点是整个决策过程的开始，内部节点代表一个属性上的测试，叶节点代表最终的决策结果或类别。例如，在一个判断水果是苹果还是橙子的决策树中，根节点可能是“颜色”这个属性，内部节点可以是“形

一、基本概念集成学习集成学习是将多个机器学习模型组合起来，以获得比单个模型更好的性能。随机森林就是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。例如，在预测天气是晴天还是雨天时，集成学习就像是询问多个气象专家（每个专家相当于一个决策树）的意见，然

今天继续给大家介绍决策树算法，决策树本身是一种非常简单直观的机器学习算法，用于做分类或回归任务。它就像我们平常做决定时的过程，通过逐步排除可能的选项，最终得出结论。Adecisiontreeisaflowchart-likestructureusedtomakedecisionsorpredictions.Itconsistsofn

   找出所有子集的异或总和再求和  题目解析     算法原理     解法     决策树   这种决策使得每一次递归都是有效的递归，每一个节点都是最终的结果，所以这棵决策树是不用剪枝的，也没有递归出口的；    注意   

手写数字识别-决策树决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过不断地根据特征划分数据集来实现分类。数据集分析在本任务中，我们使用的是著名的MNIST数据集（https://www.kaggle.com/code/nishan192/mnist-digit-recognition-using-svm中下载使用test即可），它包含了大

一、决策树原理决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本

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4.1基本流程决策过程的最终结论对应了所希望的判定结果。决策过程中提出的每个判定问题是对某个属性的测试。一个决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点对应决策结果。其他每个结点则对应于一个属性测试;每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划

过拟合问题：训练误差(trainingerror)&泛化误差(generalizationerror)通常，对于分类算法可能产生两种类型的误差：训练误差&泛化误差。训练误差：就是你的模型，对于现有的训练样本集，他们之间的拟合程度；泛化误差：就是你模型的泛化能力。就是对于新的样本数据的分类能力是

文章目录一.基础内容1.决策树基本原理1.1.定义1.2.表示成条件概率2.决策树的训练算法2.1.划分选择的算法信息增益（ID3算法）信息增益比（C4.5算法）基尼指数（CART算法）举例说明：计算各个类别的信息增益2.2.叶子节点的选择2.3.剪枝预剪枝后剪枝2.4.决策树训练算法分

决策树前言基本概念常见的决策树算法ID3算法C4.5算法CART算法决策树的优缺点应用场景决策树的可视化总结前言在当今这个数据驱动的时代，机器学习作为数据分析与预测的利器，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在众多机器学习算法中，决策树算法以其直观

一、引言在当今的大数据时代，数据挖掘和机器学习技术在各个领域都发挥着至关重要的作用。其中，随机森林算法作为一种强大的机器学习算法，因其出色的性能和广泛的适用性而备受关注。随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测或

决策树与随机森林：从可解释性到集成方法决策树和随机森林是机器学习中常见的两种算法，它们在分类和回归任务中广泛应用，尤其在处理具有复杂非线性关系的数据时具有显著优势。决策树具有较好的可解释性，而随机森林作为一种集成学习方法，在提高模型准确性和鲁棒性方面表现出色。

在机器学习的广袤天地里，随机森林犹如一片神秘而强大的智慧丛林，以其卓越的性能、良好的稳定性和广泛的适用性，成为数据科学家们手中的得力“法宝”。今天，就让我们深入这片“丛林”，探寻随机森林背后的奥秘与魅力。随机森林是什么“物种”？随机森林（RandomForest），从本质上讲，属

西瓜书——第四章（决策树）文章目录西瓜书——第四章（决策树）一、决策树学习的目的二、决策树的原理1.决策树的组成2.决策过程：3.前置知识tips（补充）：4.递归返回的条件：1.当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分2.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分3

决策树1概述1.1定义决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树即可以做分类，也可以做回归。它主要分为两种：分类树和回归树。1.2决策树算法第一个决策树算法:CLS（ConceptLearningSystem）使决策树受到关注、成为

机器学习实战——基于CART决策树实现葡萄酒品质预测（附完整代码和可视化）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分

TensorCore是用于加速深度学习计算的关键技术，其主要功能是执行神经网络中的矩阵乘法和卷积运算。通过利用混合精度计算和张量核心操作，TensorCore能够在较短的时间内完成大量矩阵运算，从而显著加快神经网络模型的训练和推断过程。具体来说，TensorCore采用半精度(FP16)作为输入

题解：/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*reverseBetween(structListNode*head,intleft,intright){structListNode*dummy=(structListNode*)malloc(s

题目描述       输入一个链表，输出该链表中倒数第K个节点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如，一个链表有6个节点，从头节点开始，它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第三个节点的值为4的节点。链表节点的定义如