• 大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结...

    我们利用想用的方法继续建立women(女银)的决策树挖掘算法,下面看图: 这里就不不过多解释了,我们直接验证结果,来看看我们上面的推断有没有意义。下面看图: 额.额.e.表激动.我那个去.上面根据性别的进行区分的...
    文章 2014-11-02 1223浏览量
  • 决策树模型算法研究与案例分析

    决策树模型算法研究与案例分析(白宁超 2018年8月27日11:42:33)导读:决策树算法是一种基本的分类与回归方法,是最经常使用的算法之一。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它...
    文章 2018-08-27 9088浏览量
  • 机器学习决策树ID3算法,手把手教你用Python实现

    决策树的本质就是一堆if-else的组合,举个经典的例子,比如我们去小摊子上西瓜。水果摊的小贩都是怎么做的?拿起西瓜翻滚一圈,看一眼,然后伸手一拍,就知道西瓜甜不甜。我们把这些动作相关的因素去除,把核心...
    文章 2020-05-22 1073浏览量
  • 图解机器学习|决策树模型详解

    决策树停止生长的三个条件:2)最优属性选择下面我们来看看,决策树的最优划分属性选择,是怎么做的。(1)信息熵要了解决策树的「最优属性」选择,我们需要先了解一个信息论的概念「信息熵(entropy)」(相关知识...
    文章 2022-04-21 79浏览量
  • 何时线性回归,聚类或决策树

    决策树是将对象分类的一种方法。他们是一种监督学习的形式。聚类算法可以进一步分类为“急切学习者”,因为他们首先在训练数据集上建立分类模型,然后实际分类测试数据集。这种决策树的本质就是要学习并渴望对未见的...
    文章 2018-02-20 3444浏览量
  • 数据分析入门系列教程-决策树原理

    决策树原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法决策树分为分类树和回归树两种&xff0c;分类树对离散变量做决策树&xff0c;回归树对连续变量做决策树。也...
    文章 2022-05-20 78浏览量
  • 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与...

    1.弱分类器的参数若采用决策树作为弱分类器,则需要重点关注弱决策树的相关参数,包括以下几个:1)树的个数。树的个数决定了Boosting的次数,该值越大,学习的次数就越多。2)树的深度。树的深度深刻地决定了单个...
    文章 2019-11-05 1298浏览量
  • 机器学习和数据挖掘的联系与区别

    电信领域比较常见的应用场景是决策树,利用决策树来进行故障定位。比如,用户投诉上网慢,其中就有很多种原因,有可能是网络的问题,也有可能是用户手机的问题,还有可能是用户自身感受的问题。怎样快速分析和定位出...
    文章 2017-08-01 3073浏览量
  • 10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了

    在实际的业务运用中与决策树类似,在前面介绍的决策树业务实践中可以直接用RF算法替代决策树,构造的方法如上所述,重复地随机抽样样本及抽样特征构造多颗决策树决策树的棵数需要结合分类精度及模型复杂程度判断。...
    文章 2019-08-15 2157浏览量
  • 干货|纽约大学陈溪:AlphaGo Zero技术演进的必然性...

    所以Google设计了deep reinforcement learning(深度强化学习),它带有决策的成分,通过Monte Carlo tree search(蒙特卡洛搜索),让机器和机器自己进行对战,从而进行学习。不管是学习还是决策,Simulation ...
    文章 2018-08-23 3361浏览量
  • 关于推荐系统中的特征工程

    这些特征可能是显而易见比如说商品的品牌,也有可能需要复杂的模型计算,比如 Facebook 上用户A和用户B之间关系的紧密程度(FB 使用了一个决策树来生成一个描述这个程度的向量,这个向量决定了他们 News Feed 推荐...
    文章 2017-11-26 1200浏览量
  • 数据产品设计的3个方法

    “发现有意义的模式和规则”也就是我理解的价值驱动与业务目标,进一步的这些任务又可归纳为分类和预测、评估、关联规则、聚类、孤立点等,而为了解决上述任务所需要的方式方法则包括各种统计学模型、决策树、聚类...
    文章 2017-08-01 1737浏览量
  • 基于机器学习方法对销售预测的研究

    随机森林是从决策树演变而成的一个算法,但其思想与决策树相比增加了集成思想。同时,其“随机”具有两层含义,第一层是对特征变量进行随机选择。第二层是,对训练集样本进行随机选择。xgboost是基于传统的GBDT算法...
    文章 2017-08-01 3375浏览量
  • 这8张“数据分析”高清知识图谱,真的秒杀一切!

    像回归分析、时间序列分析、决策树方法。当然数据分析方法很多&xff0c;我们需要结合自己的业务需求&xff0c;多多学习&xff0c;多多复盘&xff0c;争取每碰到一个新的业务&xff0c;就不知道从何下手。6、数据展现该图是数据...
    文章 2022-05-31 87浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    GBDT回归梯度提升决策树(GBDT)又叫多重累计回归树(MART),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。近些年更...
    文章 2017-07-03 7161浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    GBDT回归梯度提升决策树(GBDT)又叫多重累计回归树(MART),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。近些年更...
    文章 2017-08-02 2269浏览量
  • 机器学习十大算法都是何方神圣?...

    决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案。...
    文章 2017-08-01 1696浏览量
  • 用 WEKA 进行数据挖掘,第 2 部分:分类和群集

    创建一个分类树(一个决策树),并借此挖掘数据就可以确定这个人购买一辆新的 M5 的可能性有多大。这个树上的节点可以是年龄、收入水平、目前拥有的车的数量、婚姻状况、有无孩子、房主还是租户。对这个决策树使用此...
    文章 2018-11-30 1008浏览量
  • 机器学习算法清单!附Python和R代码

    监督式学习的例子有:回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计。这个算法用在不同的组内聚类分析。这种分析方式被...
    文章 2018-03-09 3415浏览量
  • 马斯克的OpenAI,究竟是如何在dota2中击败顶级人类...

    那么OpenAI是怎么解决连续决策问题的?目前OpenAI尚未公布他们dota人工智能的细节。在这个问题上,OpenAI很有可能是通过考虑人类选手的决策效率,将决策过程离散化。Dota 2顶级选手的APM(action per minute,每分钟...
    文章 2017-08-01 1318浏览量
  • 透视盒马:新零售操作系统的秘密

    但存在两方面的问题,一是品类实用度,传统方法适用于全品类零售业务,例如快消品超市,但当零售品牌具备自己独特的品牌认知,服务于特定人群时,并不需要对决策树进行全覆盖。二是传统方法不利于发现新的机会。决策...
    文章 2020-05-12 2386浏览量
  • 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与...

    每个算法在调试超参数的过程中,都有一些与算法特征相关的普遍规律,如随机森林算法中决策树的个数、决策树的深度等,一般是需要预先被设定和关注的。基于随机森林中每棵树应当是一个弱分类器的原理,决策树的深度...
    文章 2019-11-05 1264浏览量
  • 数据挖掘的理论基础

    一般说来,分类的方法有三种:回归、决策树、神经网络。聚类和分类的最大区别就是,分类是有监督的,聚类是无监督的。什么叫监督呢?就是标准,或者说有目标变量。聚类是没有目标的。“物以类聚,人以群分”。聚类是...
    文章 2017-12-05 1657浏览量
  • 机器学习算法一览(附python和R代码)

    决策树也是用类似方法将总体分成尽量多的不同组别。延伸阅读:Simplified Version of Decision Tree Algorithms Python 代码 Import Library Import other necessary libraries like pandas,numpy. from sklearn ...
    文章 2017-05-02 1631浏览量
  • 数据挖掘其实就是为了干这四种事?

    寻找与目标0/1变量相关的特征/变量,然后归纳出P(X=1)与筛选出来的相关特征/变量之间的关系(不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的,如回归的方法是通过函数关系式,决策树方法是通过规则集)。如需了解细节...
    文章 2017-08-01 1035浏览量
  • 数据驱动决策的13种思维

    逻辑树引申到算法领域就是决策树。有个关键便是何时做出决策(判断)。当进行分叉时,我们往往会选择差别最大的一个维度进行拆分,若差别不够大,则这个枝桠就不在细分。能够产生显著差别的节点会被保留,并继续细分,...
    文章 2017-07-03 1096浏览量
  • 线性资本王淮:明年人工智能泡沫将达到顶点

    原来统计的学习方法,更多的可能叫回归算法、决策树、SVM,我们以前大部分是这套。现在比较流行的深度学习是过去两三年才真正成熟进入到主流的视野当中,这些做人脸的都是在过去两三年起来的,以前都没有他们的生意...
    文章 2017-08-01 1051浏览量
  • 我们需要什么样的智能助理?

    调试技能(Debugging Skills):当常规方法不再适用时,还有其他可供选择的方法。适应技能(Adaptive Skills):知道这样把原有知识应用到新情况之中。明斯基提出了框架表示常识的结构化知识表示。这属于机器学习中的...
    文章 2017-05-26 1548浏览量
  • 数据挖掘主要解决的四类问题

    寻找与目标0/1变量相关的特征/变量,然后归纳出P(X=1)与筛选出来的相关特征/变量之间的关系(不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的,如回归的方法是通过函数关系式,决策树方法是通过规则集)。如需了解细节...
    文章 2012-09-28 1018浏览量
  • 数据驱动决策的13种思维方式

    逻辑树引申到算法领域就是决策树。有个关键便是何时做出决策(判断)。当进行分叉时,我们往往会选择差别最大的一个维度进行拆分,若差别不够大,则这个枝桠就不在细分。能够产生显著差别的节点会被保留,并继续细分,...
    文章 2017-08-01 1128浏览量
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