決策樹是最重要的機器學習算法之一，其可被用于分類和回歸問題。本文中，我們將介紹分類部分。
2020-10-12 16:39:34
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決策樹算法是機器學習領域的基石之一，其強大的數據分割能力讓它在各種預測和分類問題中扮演著重要的角色。
2023-12-13 09:49:56400 
決策樹在機器學習的理論學習與實踐
2019-09-20 12:48:44
在本文中，我們將討論一種監督式學習算法。最新一代意法半導體 MEMS 傳感器內置一個基于決策樹分類器的機器學習核心（MLC）。這些產品很容易通過后綴中的 X 來識別（例如，LSM6DSOX）。這種
2023-09-08 06:50:22
ADC技術有哪些分類？優缺點是什么？
2021-10-18 08:36:19
ARM架構優缺點是什么？MicroPython項目怎么移植？
2022-01-17 06:40:16
ASCII具有哪些優缺點？hex十六進制的優缺點是什么？
2022-02-18 06:26:29
FPGA到底是什么？FPGA有哪些優缺點？FPGA常見的應用是什么？
2021-09-18 07:37:47
本文檔旨在提供 ISM330DHCX 中可用的機器學習內核功能信息。機器學習處理能力允許將一些算法從應用處理器轉移到 MEMS傳感器，從而持續降低功耗。通過決策樹邏輯獲得機器學習處理能力。決策樹是由
2023-09-08 07:53:52
LED技術的優缺點介紹
2021-01-01 06:05:25
LED的優缺點[attach]80908[/attach]
2012-08-20 21:07:29
目錄2.1 LwIP 的優缺點2.2 LwIP 的文件說明2.2.1 如何獲取 LwIP 源碼文件2.2.2 LwIP 文件說明2.3 使用 vscode 查看源碼2.3.1 查看文件中的符號列表
2022-01-20 06:25:36
ML--決策樹與隨機森林
2020-07-08 12:31:39
關系型數據庫（Oracle與MySQL優缺點、使用區別）
2020-06-04 16:48:05
SPI協議介紹SPI協議的優缺點
2020-12-24 06:29:03
51單片機有哪些優缺點以及應用范圍？MSP430單片機的優缺點及應用范圍有哪些？TMS單片機的優缺點及應用范圍有哪些？
2021-09-22 06:47:32
請熟悉vxworks的人，講一下vxworks在實時系統的優缺點，謝謝
2016-07-18 17:18:32
伺服電機分為哪幾大類？交流伺服電機的優缺點是什么？直流伺服電機的優缺點是什么？
2021-06-28 09:33:31
什么是IoC?具有哪些優缺點？
2021-10-21 09:33:17
什么是OFDM？有什么優缺點？OFDM中降低PAPR的方法有哪些？
2021-10-09 07:41:27
什么是SPI？SPI優缺點是什么？
2022-02-17 08:00:15
本文主要介紹支持向量機、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應用。講解了支持向量機SVM線性與非線性模型的適用環境，并對核函數技巧作出深入的分析，對線性Linear核函數、多項式
2021-09-01 06:57:36
光纖通訊的特點是什么？光纖通訊有哪些優缺點？
2021-05-25 06:21:24
就比較高，如果知道其中的幾個特征（如身高、性格等），不確定性就會減少很多。由上面的例子可見，一個屬性的信息增益越大，表明這個屬性使得數據由不確定性變成確定性的能力越強。04 決策樹算法的補充要點關于剪枝
2018-05-23 09:38:48
統計學習方法決策樹
2019-11-05 13:40:43
利用決策樹中CART算法識別印第安人糖尿病患者
2019-05-06 12:16:27
多核系統的特點和優缺點是什么多核SoC的嵌入式軟件開發設計方案
2021-04-27 06:29:16
目前的工作需要接觸到天線，但是對于天線基本上不了解。這些天從網上了解到天線的材質大概分為：彈片、PCB、FPC、陶瓷和LDS這幾類，不知道這幾種材質的優缺點都有哪些呢？
2014-01-28 16:18:33
我正在開發一個超低功耗應用程序，其中 LSM6DSO32X 的 MLC 用于在發生有趣的事情時喚醒 mcu，特別是我實現了兩個決策樹，每個決策樹都專注于模式檢測。為了減少錯誤喚醒，我想僅在兩棵樹中
2022-12-22 06:26:34
存儲器擴展的優缺點是什么？為什么要使用io擴展？
2022-01-17 06:23:37
常見的單片機有哪些？優缺點是什么？
2021-11-01 07:03:40
常見的熱電偶有什么優缺點？
2021-06-18 08:06:12
藍牙具有哪些優缺點？Wi-Fi具有哪些優缺點？ZigBee具有哪些優缺點？
2021-06-15 07:58:40
)；4）理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸。缺點：1）計算量大；2）需要大量的內存；3）樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數量很多，而其它樣本的數量很少）。5.決策樹優點：1）能夠處理
2017-12-02 15:40:40
使用 UNICO（v9.10.0.0），生成具有多個決策樹的 UCF 文件的過程似乎是：1.加載所有決策樹的所有測試數據，像對單個樹一樣標記每個數據集（大概標簽需要在所有樹中是唯一的）2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
的所有需求。而這三類里又包含許多經典算法。而今天，小編就給大家介紹下數據挖掘中最經典的十大算法，希望它對你有所幫助。一、 分類決策樹算法C4.5C4.5，是機器學習算法中的一種分類決策樹算法，它是決策樹
2018-11-06 17:02:30
無刷電機的優缺點無刷電機的作用無刷電機的使用壽命
2021-01-27 06:16:32
機器學習——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
李航統計學習第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25
電力載波通信具有哪些優缺點？
2021-10-12 13:51:18
紅外與藍牙技術有什么不同？有什么優缺點？
2021-06-02 07:08:04
請教一下大家 流水線型 AD 的優缺點，還有應用范圍。小弟只用過SAR型的，在選型的時候看到了 流水線型的這種AD，不知道和SAR型的相比有什么特點，有什么不足。~先謝謝大家啦
2010-06-23 10:25:51
請問SSPLL的優缺點都有哪些，能不能給一些解釋為什么普通的采樣方式會導致REF與輸出頻率之間有一個固定的相位差?Φ=τ/4π（τ為采樣信號脈沖寬度）
2021-06-24 07:57:30
軟性PCB有哪些分類？優缺點是什么？
2021-04-26 06:17:45
集中供電有什么作用？集中供電的優缺點有哪些？
2021-03-11 07:57:12
現在想做個比較，比較一下飛思卡爾的K60的優缺點和MSP430G2542的優缺點，不知道是否有哪位高人告訴一下，感激不盡啊~~
2012-07-28 19:31:34
介紹了決策樹分類技術，并用其對汽車銷售企業的調查問卷進行數據分析，挖掘出最近一年內有購車意愿的客戶的特征，從而提高營銷的成功率。證明了決策樹數據挖掘技術在汽車
2009-09-09 15:49:08
13 一個基于粗集的決策樹規則提取算法:摘要：決策樹是數據挖掘任務中分類的常用方法。在構造決策樹的過程中，分離屬性的選擇標準直接影響到分類的效果，傳統的決策樹算法往往
2009-10-10 15:13:3412 基于屬性相似度的決策樹算法:針對ID3 算法的多值偏向問題，提出一種基于屬性相似度的、能夠避免多值偏向問題的ID3 改進算法——NewDtree 算法，并應用理論分析方法對NewDtree 算
2009-10-17 23:07:4915 在數據挖掘中我們往往會忽略離群數據，可是這些數據卻往往包含重要的信息。本文采用了將決策樹與相異度相結合的方式進行離群數據的挖掘。通過計算決策樹中各屬性的信息
2010-01-15 14:28:055 以決策樹數據挖掘分類算法在金融客戶關系管理（CRM）中的應用為例，進行了數據挖掘的嘗試，從中發現企業產品的銷售規律和客戶群特征，從而提高CRM對市場活動和銷售活動的分
2010-08-02 12:18:080 引入了基于粗糙集理論的屬性約簡進行屬性的降噪和排序處理，然后結合決策樹理論的C4.5算法來對自診斷電子稱重儀表進行分析，取信息增益率最大的結點作為決策樹的根，以此使分裂
2011-10-08 14:43:1024 該方法利用決策樹算法構造決策樹,通過對分類結果中主客觀屬性進行標記并邏輯運算,最終得到較客觀的決策信息,并進行實驗驗證。
2012-02-07 11:38:0326 基于決策樹學習的智能機器人控制方法！資料來源網絡，如有侵權，敬請見諒
2015-11-30 11:33:4415 關于決策樹的介紹，是一些很基礎的介紹，不過是英文介紹。
2016-09-18 14:55:040 為什么要引入隨機森林呢。我們知道，同一批數據，我們只能產生一顆決策樹，這個變化就比較單一了，這就有了集成學習的概念。
2017-10-18 17:47:373445 
路徑最短，從而提升分類的速度和準確率。通過實例對改進算法生成決策樹產生的結果分析，表明了該算法生成的決策樹結構更簡單，時間復雜度更優。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051 最近打算系統學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現，文中我將對決策樹
2017-11-15 13:10:0414310 
今天，我們介紹機器學習里比較常用的一種分類算法，決策樹。決策樹是對人類認知識別的一種模擬，給你一堆看似雜亂無章的數據，如何用盡可能少的特征，對這些數據進行有效的分類。 決策樹借助了一種層級分類的概念
2017-11-16 01:50:011429 針對經典C4.5決策樹算法存在過度擬合和伸縮性差的問題，提出了一種基于Bagging的決策樹改進算法，并基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化。首先，基于Bagging技術對C4.5算法
2017-11-21 11:57:081 目前關于決策樹剪枝優化方面的研究主要集中于預剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統的決策樹分類算法，在代價敏感學習與剪枝優化算法相結合方面還沒有較好的研究成果?；诮洕鷮W中的效益成本
2017-11-30 10:05:190 決策樹技術在數據挖掘的分類領域中被廣泛采用。采用決策樹從一致決策表f即條件屬性值相同的樣本其決策值相同）中挖掘有價值信息的相關研究較為成熟，而對于非一致決策表（即條件屬性值相同的樣本其決策
2017-12-05 14:30:450 決策樹技術在數據挖掘的分類領域應用極其廣泛，可以從普通決策表（每行記錄包含一個決策值）中挖掘有價值的信息，但是要從多值決策表（每行記錄包含多個決策值）中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260 決策樹分類器，是一種基于實例的分類算法，廣泛被應用于人工智能領域。ID3算法是最為經典的決策樹建樹算法，它通過遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來構造決策樹。決策樹的結構有時非常龐大和復雜，而決策樹分類
2017-12-07 11:23:031 根據給定的數據集創建一個決策樹就是機器學習的課程，創建一個決策樹可能會花費較多的時間，但是使用一個決策樹卻非?？?。創建決策樹時最關鍵的問題就是選取哪一個特征作為分類特征，好的分類特征能夠最大化
2021-08-27 14:38:5418636 
決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法，于1986年由Quinlan提出，該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標準
2017-12-12 11:20:550 針對靜態算法對大數據和增量數據處理不足的問題，構造了基于粗決策樹的動態規則提取算法，并將其應用于旋轉機械故障診斷中。將粗集與決策樹結合，用增量方式實現樣本抽取；經過動態約簡、決策樹構造、規則提取
2017-12-29 14:24:050 針對目前衛星在軌故障診斷后驗證知識獲取困難，隨著衛星在軌運行功能或性能退化導致門限診斷精度下降的問題，本文深入研究了衛星在軌管理過程中積累的異常數據和故障案例，提出了一種基于決策樹的在軌衛星故障診斷
2018-02-23 10:50:300 決策樹（DT）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習。
2018-05-29 07:12:001801 機器學習中，決策樹是一個預測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913 
正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機森林或神經網絡通常被認為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預測，并且我們可以輕松檢查他們執行的計算以進行這些預測; 然而，通常很難用簡單的術語來解釋為什么會做出預測。
2018-07-16 17:12:0113941 
決策樹（decision tree）算法基于特征屬性進行分類，其主要的優點：模型具有可讀性，計算量小，分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，對分裂屬性的目標函數做出了改進。
2018-07-21 10:13:295369 
希望通過所給的訓練數據學習一個貸款申請的決策樹，用于對未來的貸款申請進行分類，即當新的客戶提出貸款申請時，根據申請人的特征利用決策樹決定是否批準貸款申請。
2018-10-08 14:26:095616 觸摸屏作為一種最新的電腦輸入設備，它是目前最簡單、方便、自然的一種人機交互方式。本視頻首先介紹了觸摸屏優缺點，其次介紹了紅外觸摸屏的優缺點，最后介紹了電容式觸摸屏優缺點。
2018-11-23 16:56:1925994 C4.5算法：基于ID3算法的改進，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標準；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續型數據進行處理，提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307 
我們知道決策樹容易過擬合。換句話說，單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案，但如果應用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，隨機森林就利用了多個決策樹，來應對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:027526 
決策樹（Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:007325 決策樹模型是白盒模型的一種，其預測結果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
決策樹是一種解決分類問題的算法，決策樹算法采用樹形結構，使用層層推理來實現最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753 像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見，而這樣的選擇方法就是決策樹。機器學習的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經驗轉化而來的。
2020-10-10 10:44:192316 
決策樹是機器學習中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義，決策樹用于根據給定的數據集做出決策。也就是說，它有助于選擇適當的特征以將樹分成類似于人類思維脈絡的子部分。
2021-01-13 09:37:411207 
本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學習的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優缺點。
2021-01-27 10:03:202145 
所有的機器學習算法中，決策樹應該是最友好的了。它呢，在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言，也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100 
在決策樹中，可能有多個特征，但是一些特征是無關重要的，一些則是對分類（target）起到決定作用的。
2021-02-18 10:06:293815 
決策樹是一種解決分類問題的算法，本文將介紹什么是決策樹模型，常見的用途，以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970 
決策樹（DecisionTree）是機器學習中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當被用于分類時叫做分類樹，被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773 為優化針對非均衡數據的分類效果，結合猶豫模糊集理論與決策樹算法，提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數據進行過采樣處理，使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點，利用
2021-06-09 15:51:475 基于遺傳優化決策樹的建筑能耗預測模型
2021-06-27 16:19:136 大數據————決策樹（decision tree） 決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。 在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程，可以
2022-10-20 10:01:36822 電子發燒友網站提供《決策樹引擎解決方案.pdf》資料免費下載
2023-09-13 11:17:520
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