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標簽 > 決策樹
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。
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然后這些概率必須二值化才能真地進行預測。這就是 logistic 函數的任務,也稱為 sigmoid 函數。Sigmoid 函數是一個 S 形曲線,它可...
建立一個簡單的博弈論分析模型,解讀分析兆馳等的新進入者的進入策略
然而我們知道現實中的博弈實際上是多輪的,在位的S公司仍然可以觀察A公司的行動再做出自己的最優對策,上述的收益矩陣我們可以升級成一個三階段的動態博弈。首先...
C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,并和ID3一樣通過學習數據來建立決策樹。ID3算法使用的是信息熵的變化值,而C4.5算法使用的是信息增益...
帶你入門常見的機器學習分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹
樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監督學習算法,在給定類變量值的情況下,樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
現在是植樹時刻!我決定使用Titanic數據集,機器學習社區最著名的數據集之一。你可以從Kaggle(c/titanic)或GitHub(alanmar...
近日,來自愛丁堡大學的研究人員提出了一種結合深度神經網絡和樹模型的新型模型——深度神經決策樹(Deep Neural Decision Trees, D...
機器學習的基本過程,羅列了幾個主要流程和關鍵要素;繼而展開介紹機器學習主要的算法框架,包括監督學習算法,無監督學習算法和常用的降維,特征選擇算法等;最后...
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...
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...
為了把機器學習技術應用于工業,須先了解機器學習分成哪里些種類,有哪里些不同的算法,以及實際應用時有什么值得注意的地方。
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