决策树与随机森林算法
决策树的优劣势：处理容易，不需要对数据进行转化、预处理。但容易出现过拟合。 随机森林的优劣势：最广泛的使用算法之一，不需要对数据进行预处理，不需要对参数调节，可以并行处理。集成了决策树所有的优点并且弥补了决策树的不足。但是在处理超高维度数据集、稀疏数据集效果非常差 我们通过倒入数据库中下载好的数据来...
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复...
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进...
【机器学习】十大算法之一 “决策树”
决策树算法是机器学习中最常用的算法之一，是一种基于树结构的分类方法。 本文将详细讲解机器学习十大算法之一“决策树” 一、简介 传统的机器学习算法通常是根据数据来寻找模型、寻找关于数据的规律或者说是特征，是一种第一步是给定数据，然后在学习过程中发现一个模型用来描述这些数据的算法。与此不同的是，决策树则...
【数学建模】机器学习预测算法（KNN、随机森林、网格搜索对决策树、支持向量机）（Python代码实现）【2021华为杯】
1 题目乳腺癌是目前世界上最常见，致死率较高的癌症之一。乳腺癌的发展与雌激素受体密切相关，有研究发现，雌激素受体α亚型（Estrogen receptors alpha, ERα）在不超过10%的正常乳腺上皮细胞中表达，但大约在50%-80%的乳腺肿瘤细胞中表达；而对ERα基因缺失小鼠的实验结果表明...
基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 基于MNIST手写数字数据库识别算法，对比SVM、LDA以及决策树。首先，我们将介绍MNIST数据库的基本信息和手写数字识别的背景，然后分别介绍SVM、LDA和决策树的基本原理和数学模型，并对比它们在手写数字识别任务中的性能。 1.1、MNIST手写数字数据库 MNIST是一种经典...
决策树ID3算法和C4.5算法实战
老师给的题目：代码实现【两种算法合在一个文件里】： 1. from numpy import * 2. 3. def createDataSet(): 4. dataSet = [[1, 1, 1, 0, 'no'], 5. [1, 1, 1, 1, 'no'], 6. ...
【机器学习-决策树模块-基础算法-2)C4.5算法】
承接上一篇决策树ID3算法:http://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/79278779二、C4.5C4.5算法是Quinlan提出的一系列算法，包括C4.5 决策树、C4.5剪枝和 C4.5规则（C4.5 Tree-C4.5Pruning-C4...
【机器学习-决策树模块-基础算法-1)ID3算法】
决策树最最最基础的三个算法： 对于什么是决策树，决策树的基本概念网上已经多的不能再多了这里不再赘述，直接切入正题，决策树的算法以及实现。至于遇到的必须要掌握的信息论相关知识，我会在这篇文章里根据自己遇到的知识来持续更新：点击打开链接：（http://blog.csdn.net/qq_3...
【算法系列】决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
