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    决策树学习有什么用

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虽然不知道你都看了些什么论文,但实际上这种简单的棋类游戏神经网络或遗传算法能取得比决策树好的多的效果.#回复 64;Dr.Who:问题是我们平常的测试平台生成的地图是小型的&xff0c;比赛是大型地图。回复 64;locusxt:...
kun坤 2020-06-09 15:31:49 0 浏览量 回答数 0

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我认为一些要点是:统计学习的核心步骤:模型、策略、算法,你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。非...
马铭芳 2019-12-02 01:21:30 0 浏览量 回答数 0

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实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题&xff1a;1、路径&xff1a;也就是已经做出的选择。2、选择列表&xff1a;也就是你当前可以做的选择。3、结束条件&xff1a;也就是到达决策树底层&xff0c;无法再做选择的...
游客ih62co2qqq5ww 2020-04-30 14:13:51 9 浏览量 回答数 1

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python any all有什么用https://yq.aliyun.com/ask/135502 关于 array:python求二维数组中最大值的位置https://yq.aliyun.com/ask/225429 Python脚本在Linux上怎么运行https://yq.aliyun.com/ask/126638 python,求...
技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

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都是将若干个弱决策树用某种方式聚合成森林来进行训练和预测。不同的是GBRT是在梯度上建立决策树&xff0c;Boosting的思想进行融合&xff1b;而RF是在采样出数据和特征后建立决策树&xff0c;并用Bagging的思想进行融合。6....
夜之魅 2019-12-01 21:01:44 9055 浏览量 回答数 2

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可能试验过回归、决策树、分类和聚类分析等机器学习技术&xff1b;如果你一定的Python经验&xff0c;理解基本的关系数据库术语&xff0c;对统计学基础有所了解&xff0c;能够理解监督与无监督机器学习技术的基本工作原理&xff...
知与谁同 2019-12-01 22:07:57 1942 浏览量 回答数 1

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链表实现就是很常见的那种「」&xff0c;因为不一定是完全二叉树&xff0c;所以不适合数组存储。为此&xff0c;在这种链表「」结构之上&xff0c;又衍生出各种巧妙的设计&xff0c;比如二叉搜索、AVL 、红黑、区间...
游客ih62co2qqq5ww 2020-04-17 09:56:03 10 浏览量 回答数 1

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分类、聚类、决策树和回归。当然&xff0c;这些方法对于任何数据挖掘人员都是非常重要的&xff0c;它们的流行正是因为其有效性。但是&xff0c;这几种技术并不是全部。数据挖掘是一个丰富多彩的领域&xff0c;包括数十种发现模式...
沉默术士 2019-12-01 22:07:52 1066 浏览量 回答数 1

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如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者&xff0c;不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者&xff0c;并且还没使用过云基础设施&xff0c;那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商&xff08;如亚马逊...
茶什i 2019-12-26 11:57:03 0 浏览量 回答数 0

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