Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Как работает регрессия с деревьями решений?

В этом блоге я собираюсь обсудить, как мы можем построить деревья решений для регрессии с нуля. Таким образом, мы собираемся использовать небольшой набор данных, для которого мы будем рассчитывать оклады по различным характеристикам для каждого человека в нашем наборе данных. * ПРИМЕЧАНИЕ* : Пожалуйста, будьте терпеливы при просмотре блога, так как он длинный, и если вы не понимаете какой-либо части, оставьте комментарий, чтобы я мог помочь вам понять ту часть, где вас заблокировали...

Деревья решений

Очень краткое введение в машинное обучение Алгоритмы машинного обучения в целом можно разделить на следующие категории 1. Классификация: этот тип алгоритмов может классифицировать входные данные как один из выходных классов. Очень простой пример - распознавание рукописного алфавита. Учитывая входное изображение алфавита, алгоритм классификации может классифицировать изображение как один из английских алфавитов, то есть один из A… Z. 2. Регрессия: алгоритм этого типа выдает..

Объяснение теории дерева решений

Деревья решений - один из самых известных алгоритмов в области машинного обучения. Есть много методов, основанных на дереве решений, таких как XgBoost, Random Forest, Hoeffding tree и многие другие. Дерево решений представляет функцию T: X- ›Y, где X - это набор характеристик, а Y может быть непрерывным значением или классом. Давайте разберемся здесь: мы можем поставить любую функцию в качестве условия для любого узла при выращивании нашего дерева, и, в конечном итоге, мы сделаем тройник,..

Машинное обучение с помощью дерева решений на основе нейронной сети

С момента появления машинного обучения мы использовали знания человеческого интеллекта для создания искусственного интеллекта. В этой статье я хочу соединить эти две части интеллекта с ключевой концепцией из, казалось бы, несвязанной области — антропологии. Как известно, антропология изучает людей и их эволюцию. Есть некоторые превосходные работы антропологов, которые можно использовать, чтобы лучше понять человеческое обучение. В свою очередь, это понимание может быть использовано..

Деревья решений - математика, теория, преимущества

Теоретический обзор одного из простейших методов машинного обучения Эта статья является продолжением серии статей, посвященных ключевым теоретическим концепциям машинного обучения. Помимо введения в ML, я написал статьи по классификации и регрессии, которые доступны на моей странице . Ваше историческое, теоретическое и слегка математическое введение в мир машин… « [Машинное обучение - это] область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без..

Создание простого автокодировщика с помощью деревьев решений

Как создать автоматический кодировщик с использованием случайных деревьев решений: eForest Деревья решений - чрезвычайно универсальные структуры. Вы можете использовать их для классификации и регрессии ( CART, Random Forests,… ), для обнаружения аномалий ( Isolation Forests,… ) и, как мы увидим, также для построения Auto Encoders и другие конструкции. Отказ от ответственности: я не придумал эту идею. Этот новый автоматический кодировщик на основе дерева создан Цзи Фэном и..

Регрессия дерева решений Регрессия: коды MATLAB, R и Python — все, что вам нужно сделать, это просто…

Я выпускаю коды MATLAB, R и Python для регрессионной регрессии дерева решений (DTR). Они очень просты в использовании. Вы подготавливаете набор данных и просто запускаете код! Затем можно получить результаты DTR и предсказания для новых выборок. Очень просто и легко! Вы можете купить каждый код по указанным ниже URL-адресам. МАТЛАБ https://gum.co/MlrQs Загрузите дополнительный zip-файл (это бесплатно) по указанному ниже URL-адресу, чтобы запустить код DTR...