前几天已经探讨了使用决策树训练和预测连续型数据，观察到训练连续数据存在一个问题：训练时间过长，如果数据中特征很多，特征取值范围很大，将会难以计算，于是想要对比决策树对于离散型数据的处理方法和训练时间。...
”决策树预测天气c语言操作方法“ 的搜索结果
import csvkunming_weather = "J:\\MachineLearning\\数据集\\kunming_weather_continus_data.txt"# 打开CSV文件# 初始化一个空数组来存储数据# 遍历每一行数据# 将每一行数据转换为数组，并添加到data数组中np....
手搓深度学习算法用决策树预测天气-离散数据篇
构造决策树之后进行剪枝操作；能够处理具有缺失属性值的训练数据。C4.5算法训练的结果是一个分类模型，这个分类模型可以理解为一个决策树，分裂属性就是一个树节点，分类结果是树的结点。每个节点都有左子树和右子树...
决策树中的主要数学知识源于信息论理论。就是著名的科学家香农提出并作出重要贡献的信息论。 划分选择 信息增益(ID3算法) 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。源于信息论，如果学过信息论的同学就很容易...
3.1ID3算法 ID3(Iterative Dichotomiser即迭代二分器)的简称，ID3算法是以信息增益为准则来选择划分属性的，首先介绍下信息熵，假定当前集合D中的第kkk个样本所占的比例为pk(k=1,2,...,n)p_{k}(k=1,2,...,n)pk...
文章内还含有运行结果的展示，同时提供给大家数据集进行操作，可以说时间序列类的任务你只看这一篇文章就足够了，总之无论你是数据科学新手，还是寻求进一步提升你的时间序列预测技能的专业人士，这篇博客都将为你...
【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-线性数据篇
从网上看到的，写的真好，很细很全，留着 ...分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够...
C/C++设计模式之道：选择与权衡
C4.5决策树 (2011-10-20 23:22:19) 转载▼ 标签： ...决策树 ...分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够...
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够...
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够...
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够...
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种先进的大型语言生成模型，能够理解和生成准确、自然且连贯的文本。文本生成数据分析内容审核语义理解自然语言推理以及其他众多任务ChatGPT是一种基于GPT-3.5架构的大型语言模型，由...
Note: 以下 `markdown` 格式文本由 `json2md` 自动转换生成，可参考[JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了](https://blog.csdn.net/u013810234/article/details/113360229)了解具体的转换过程。...
1. Design of a winter-jujube grading robot based on machine vision（Computers and Electronics in Agriculture） 摘要：Winter-jujube(冬枣)在中国是一种新鲜的水果。... 此外,一个方法结合YOLOv3算法和
从具体的实践意义来说，其实机器学习是利用大量数据训练出一个最优模型，然后再利用此模型预测出其他数据的一种方法。比如要识别猫、狗照片就要拿它们各自的照片提炼出相应的特征（比如耳朵、脸型、鼻子等），从而...
机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。它是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构...
BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接...
深入讨论了程序的概念、类型、工作机制、设计原则、软件架构和系统设计、编程语言的特点以及未来趋势后，我们现在探索的是程序对我们生活的影响以及编程能力为我们带来的潜在价值。在当代社会，程序无疑已经成为我们...
分类的目的和分类的方法 1. 文本分类的目的 回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别 在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题 可以想象，如果我们...
6 4 【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战（图文解释 附源码） 5 5 世界上最伟大最邪恶的软件发明 5 6 50年前的最美程序媛，用代码把人类送上月球 5 7 网站都变成灰色了，它是怎么...
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