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决策树判断西瓜好坏
西瓜
书 第四章
决策树
答:
决策树: 基于树状结构,根据样本的属性来对样本进行判断、决策
。如:给一个西瓜的各种属性,色泽=“青绿”、根蒂=“缩卷”、声音=“浊响”,通过这些属性来判断这一个西瓜是否为好瓜。 决策树的 叶结点 对应 决策结果 ,而其他结点则对应一个属性的测试, 根结点 则是包括全部样本。怎样来选择...
matlab
决策树西瓜
案例代码中如何处理连续变量?
答:
例如,如果一个特征是
西瓜
的重量,其值域为0到10千克,我们可以设定几个阈值,如2千克、5千克和8千克,将重量分为“轻”、“中”、“重”等几个类别。另一种处理连续变量的方法是在
决策树
的构建过程中,对每一个连续特征找到一个最佳的分割阈值。这个阈值的选择标准...
朴素贝叶斯分类器原理
答:
我们引入
西瓜
纹理这一个第二个特征,假设纹理整齐的瓜甜的概率为0.8。则这时候我们要算出瓜藤新鲜且纹理整齐的瓜甜的概率,比如为0.9(为什么要大于前两个概率大家可以思考一下),这样我们看到纹理和瓜藤这两个特征的时候就可以有概率的
判断
瓜是否甜了。这里我们可以类比一下分类
决策树
。对于决策树不是...
一文通俗讲透树模型
答:
决策树
模型凭借其直观、灵活、易于理解和可解释性,深受广大机器学习工程师的喜爱。与线性模型不同,决策树通过特征的递归划分来形成决策路径,而非依赖于权重的调整。它像一个分段函数,通过有监督的数据(例如
西瓜
的质量标签)学习出最优的决策规则,目标是最大化划分的准确性和纯度。学习过程包括一系列...
智能时代读后感:浅谈机械思维与大数据思维
答:
如果你学过机器学习,那对
决策树
算法一定不陌生吧,没学过也不好紧,先用一个例子简单的说明,如何
判断
一个
西瓜
是不是成熟的好西瓜?需要判断瓜的花纹颜色的深浅,瓜蒂的粗细,还有瓜敲起来声音如何,我们可以根据这些条件一步步判断,每步选一个条件做判断,最终根据多个条件判断出瓜是否熟的概率,画图如下: 首先我们对一...
浅析GENIE3基因调控网络推断
答:
表格中0代表没有显著富集,1代表在gene所在位置有显著富集, up,down分别表示对应基因表达量是上调还是下调。当然上面这个数据,是我故意编的,与实际数据应该差得很远,不作真,仅为方便演示。然后我们就可以根据组蛋白修饰富集情况来得出一个简单的
决策树
:类似上面这种,根据一些条件,来
判断
类别的应用称...
机器学习吃显卡吗
答:
吃显卡。机器学习需要大量的计算资源,尤其是在进行深度学习时,需要大量的矩阵计算和梯度下降优化,这就需要使用显卡等硬件来加速计算。显卡具有大量的CUDA核心,能够并行处理大量的数据,从而提高机器学习算法的运行效率。因此,机器学习非常吃显卡。
深度学习为什么不过拟合
答:
假设我们用深度学习来
判断西瓜
,过拟合会使得你判断西瓜更加严厉,导致在某些西瓜数据上与你准备的数据有些出入(差别并不会太大),从而结果判定不是西瓜。。。--- 深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却...
什么是机器学习
答:
这时你就可以通过
决策树
来
判断
,下一个
西瓜
到底该不该买。在这个过程中,有时候需要产品帮助判断什么特征才是最有价值的。你也可以不断发现新的有价值特质,或删除一些多余的特征,将这棵”树“修剪地更加精致。二、以类聚物,以群分人 所谓”近朱者赤近墨者黑“,虽然我们不了解一个人,但我们...
贝叶斯
决策
论及贝叶斯网络
答:
那么我们可以设计一个映射关系h,从x->c可以将结果带入条件风险,求整体风险最小。 但是其中后验概率很难在现实任务中取到,所以引入机器学习的目标的就是去训练这样一个后验概率(从大量的样本数据中)当然也有两种方式:可以看到前边
判别
类别的
决策树
,bp,svm都是判别式模型。(从这里看出我们的...
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