决策树_决策树技术文章

决策树

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浅谈机器学习算法 - 决策树

数新网络官方账号

08-29

决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinlan提出了ID3算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘领域得到极大的发展。Quinlan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。1984年，几位统计学

机器学习算法决策树 ID3

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数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等

汀丶人工智能

07-03

18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分

人工智能数据挖掘机器学习深度学习决策树

机器学习实战系列 [一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等

汀丶人工智能

03-30

机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等

数据挖掘机器学习决策树 LightGBM

机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测

汀丶人工智能

03-25

机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测

数据挖掘机器学习决策树

决策树 - 用回归树拟合正弦曲线

烧灯续昼2002

2022-11-03

rng = np.random.RandomState(1)：一个伪随机数生成器，返回RandomState对象。随机数是用确定性的算法计算出来自均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。rand(80)，指的是一个80个元素的一维数组，不是80

机器学习决策树 sklearn 11月月更

决策树 - 分类树

烧灯续昼2002

2022-11-01

关键概念：节点根节点：没有进边，有出边。包含最初的，针对特征的提问。中间节点：既有进边也有出边，进边只有一条，出边可以有很多条。都是针对特征的提问。叶子节点：有进边，没有出边，每个叶子节点都是一个类别标签。

机器学习决策树 sklearn 11月月更

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决策树算法

秃头小苏

2022-07-07

决策树，顾名思义，首先它是一棵树，其次，这棵树可以起到决策的作用（即可以对一些问题进行判断）。

决策树 7月月更

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基于机器学习算法的钢材缺陷检测分类

Peter

2022-04-13

基于7大分类算法的钢材缺陷检测分类

Python 决策树随机森林集成学习 LightGBM

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使用 MLlib 进行机器学习（十 - 下）

数据与智能

2021-07-26

写在前面：大家好，我是强哥，一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与AI相关项目经验， 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。

spark 决策树优化

集成学习中的随机森林

华为云开发者联盟

2021-05-27

摘要：随机森林是集成算法最前沿的代表之一。随机森林是Bagging的升级，它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。

机器学习决策树随机森林集成学习 Bagging

浅析决策树的生长和剪枝

华为云开发者联盟

2021-05-20

摘要：决策树剪枝策略：先剪枝、后剪枝，用于解决过拟合问题。

数据决策树预测模型剪枝过拟合

揭开 KPI 异常检测顶级 AI 模型面纱

华为云开发者联盟

2021-01-06

摘要：2020GDE全球开发者大赛-KPI异常检测告一段落，来自深圳福田莲花街道的“原子弹从入门到精通”有幸取得了总榜TOP1的成绩，在这里跟大家分享深圳福田莲花街道在本次比赛的解决方案。

华为 AI 数据决策树

手把手教你理解决策树：从概念到应用

计算机与AI

2020-10-25

全文2.5K字，建议阅读时间5分钟。

Python 学习决策树

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开源决策树工具 xDecision 简介

赫杰辉

2020-09-15

本文将简单介绍一下决策树，以及如何利用可视化编辑器创建决策树模型并在应用中加以使用。想要升职加薪，又想减少秀发流失率的程序员，和希望在工具的逼格上PK掉隔壁开发小组的dev leader适合阅读本文

决策树可视化简化代码

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选赵敏还是选小昭，这可真是个问题 | Decision Tree

张利东

2020-05-01

张无忌在金大侠的世界里面就是一个Bug级别的存在。无论走到什么地方，都有美女一见倾心。虽然金庸自己说，小昭是他所有角色中最喜欢的，偏偏和张无忌走到走后的却是赵敏，不由让人遗憾。

Python 学习算法决策树

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