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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>IMU在集成機器學(xué)習與決策樹的應(yīng)用分析

IMU在集成機器學(xué)習與決策樹的應(yīng)用分析

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【成都】招聘機器學(xué)習/數(shù)據(jù)挖掘/信號與信息處理工程師(可實習)

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不可錯過 | 集成學(xué)習入門精講

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2018-08-27 10:16:55

人工智能基本概念機器學(xué)習算法

目錄人工智能基本概念機器學(xué)習算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集:訓(xùn)練集
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人工智能算法有哪些?

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關(guān)于決策樹,這些知識點不可錯過

`隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,AI愛好者越來越多,除了一些精通AI的大神,還有很多的技術(shù)小白也對這方面感興趣,他們想學(xué)習一些機器學(xué)習的入門知識。今天,訊飛開放平臺就帶來機器學(xué)習中的一個重要算法——決策樹
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分類與回歸方法之決策樹

統(tǒng)計學(xué)習方法決策樹
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如何規(guī)劃出完美的機器學(xué)習入門路徑?| AI知識科普

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2018-07-27 12:54:20

如何選擇機器學(xué)習的各種方法

考慮決策樹或者邏輯回歸。決策樹(decision tree)是一個樹結(jié)構(gòu)(可以是二叉或非二叉)。其每個非葉節(jié)點表示一個特征屬性上的測試,每個分支代表這個特征屬性某個值域上的輸出,而每個葉節(jié)點存放
2019-03-07 20:18:53

干貨 | 這些機器學(xué)習算法,你了解幾個?

,廣義線性模型,2,支持向量機,3,最近鄰居法,4,決策樹,5,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),等等… 但是,從我們的經(jīng)驗來看,這并不總是算法分組最為實用的方法。那是因為對于應(yīng)用機器學(xué)習,你通常不會想,“今天我要訓(xùn)練一個支持向量機
2019-09-22 08:30:00

怎樣使用UNICO生成具有多個決策樹的UCF文件呢

配置工具3. 當涉及到多個決策樹的部分時,輸入所需的數(shù)量。4.選擇所有所需的所有特征5. 對于每棵,選擇步驟 1 中輸入的要分組到該中的標簽6. 在生成步驟,它將為每棵生成一個決策樹文件
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數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法,你都知道哪些!

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李航統(tǒng)計學(xué)習第五章之決策樹

李航統(tǒng)計學(xué)習第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25

經(jīng)典算法大全(51個C語言算法+單片機常用算法+機器學(xué)十大算法)

生成一個將輸入映射到輸出的函數(shù)。訓(xùn)練過程達到我們設(shè)定的損失閾值停止訓(xùn)練,也就是使模型達到我們需要的準確度等水平。監(jiān)督學(xué)習的例子:回歸,決策樹,隨機森林,KNN,邏輯回歸等0.2 無監(jiān)督學(xué)習 工作原理:
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解讀決策樹與隨機森林模型的概念

為什么要引入隨機森林呢。我們知道,同一批數(shù)據(jù),我們只能產(chǎn)生一顆決策樹,這個變化就比較單一了,這就有了集成學(xué)習的概念。
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采用ID3和C4.5算法生成決策樹在學(xué)生管理系統(tǒng)中應(yīng)用

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基于ID3的決策樹算法研究

路徑最短,從而提升分類的速度和準確率。通過實例對改進算法生成決策樹產(chǎn)生的結(jié)果分析,表明了該算法生成的決策樹結(jié)構(gòu)更簡單,時間復(fù)雜度更優(yōu)。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051

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最近打算系統(tǒng)學(xué)習機器學(xué)習的基礎(chǔ)算法,避免眼高手低,決定把常用的機器學(xué)習基礎(chǔ)算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇,關(guān)于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn),文中我將對決策樹
2017-11-15 13:10:0414310

機器學(xué)習決策樹--python

今天,我們介紹機器學(xué)習里比較常用的一種分類算法,決策樹決策樹是對人類認知識別的一種模擬,給你一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù),如何用盡可能少的特征,對這些數(shù)據(jù)進行有效的分類。 決策樹借助了一種層級分類的概念
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一種新型的決策樹剪枝優(yōu)化算法

目前關(guān)于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預(yù)剪枝和后剪枝算法。然而,這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法,在代價敏感學(xué)習與剪枝優(yōu)化算法相結(jié)合方面還沒有較好的研究成果。基于經(jīng)濟學(xué)中的效益成本分析
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基于貪心算法的非一致決策表的決策樹分析方法

值不同)采用決策樹進行數(shù)據(jù)挖掘是當前研究熱點。本文基于貪心算法的思想,提出了一種非一致決策表的決策樹分析方法。首先使用多值決策方法處理非一致決策表,將非一致決策表轉(zhuǎn)換成多值決策表(即用一個集合表示樣本的多個決策值)然
2017-12-05 14:30:450

使決策樹規(guī)模最小化算法

決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛,可以從普通決策表(每行記錄包含一個決策值)中挖掘有價值的信息,但是要從多值決策表(每行記錄包含多個決策值)中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260

MATLAB編譯生成AUTOLISP代碼實現(xiàn)可變ID3基因分型決策樹分類圖的繪制

決策樹分類器,是一種基于實例的分類算法,廣泛被應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。ID3算法是最為經(jīng)典的決策樹建樹算法,它通過遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來構(gòu)造決策樹決策樹的結(jié)構(gòu)有時非常龐大和復(fù)雜,而決策樹分類
2017-12-07 11:23:031

機器學(xué)習決策樹生成詳解

根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個決策樹就是機器學(xué)習的課程,創(chuàng)建一個決策樹可能會花費較多的時間,但是使用一個決策樹卻非常快。創(chuàng)建決策樹時最關(guān)鍵的問題就是選取哪一個特征作為分類特征,好的分類特征能夠最大化
2021-08-27 14:38:5418636

決策樹C4.5算法屬性取值優(yōu)化研究

決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法,于1986年由Quinlan提出,該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標準
2017-12-12 11:20:550

基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法

針對靜態(tài)算法對大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題,構(gòu)造了基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法,并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。將粗集與決策樹結(jié)合,用增量方式實現(xiàn)樣本抽取;經(jīng)過動態(tài)約簡、決策樹構(gòu)造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050

基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷知識挖掘

針對目前衛(wèi)星在軌故障診斷后驗證知識獲取困難,隨著衛(wèi)星在軌運行功能或性能退化導(dǎo)致門限診斷精度下降的問題,本文深入研究了衛(wèi)星在軌管理過程中積累的異常數(shù)據(jù)和故障案例,提出了一種基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷
2018-02-23 10:50:300

帶你了解一下人工智能中的決策樹(DT)

決策樹(DT)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹機器學(xué)習技術(shù)叫做決策樹學(xué)習
2018-05-29 07:12:001801

機器學(xué)習決策滲透著偏見,能把決策權(quán)完全交給機器嗎?

隨著人工智能的發(fā)展,人類將會把越來越多的決策權(quán)交給機器。但是,從目前的一些事例看,基于機器學(xué)習決策并非那么公正完美,相反,那些決策也滲透著偏見。近期的一份研究報告中,Google的一名研究科學(xué)家
2018-05-11 10:33:001350

大神教你怎么用Python抓取婚戀網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),用決策樹生成自己擇偶觀

機器學(xué)習中,決策樹是一個預(yù)測模型,它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個節(jié)點表示某個對象,而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值,而每個葉結(jié)點則對應(yīng)從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913

構(gòu)建一個決策樹并查看它如何進行預(yù)測

正如你所看到的,決策樹非常直觀,他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反,正如我們將看到的,隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預(yù)測,并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計算以進行這些預(yù)測; 然而,通常很難用簡單的術(shù)語來解釋為什么會做出預(yù)測。
2018-07-16 17:12:0113941

數(shù)據(jù)挖掘算法:決策樹算法如何學(xué)習及分裂剪枝

決策樹(decision tree)算法基于特征屬性進行分類,其主要的優(yōu)點:模型具有可讀性,計算量小,分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,對分裂屬性的目標函數(shù)做出了改進。
2018-07-21 10:13:295369

在工程師的手中,我們可以用機器學(xué)習搭建自己的音樂夢想!

萬萬沒想到,在工程師的手中,我們可以用機器學(xué)習搭建自己的音以決策樹為例,這是一種常見的機器學(xué)習算法,并不涉及“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“深度學(xué)習”的范疇。簡言之,決策樹是一種以遞歸方式學(xué)習每個特征的閾值并將數(shù)據(jù)分類的系統(tǒng)。
2018-08-01 09:41:432689

決策樹的原理和決策樹構(gòu)建的準備工作,機器學(xué)習決策樹的原理

希望通過所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習一個貸款申請的決策樹,用于對未來的貸款申請進行分類,即當新的客戶提出貸款申請時,根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準貸款申請。
2018-10-08 14:26:095616

什么是決策樹?決策樹算法思考總結(jié)

C4.5算法:基于ID3算法的改進,主要包括:使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標準;在決策樹構(gòu)造的同時進行剪枝操作;避免了樹的過度擬合情況;可以對不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進行處理,提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307

決策樹和隨機森林模型

我們知道決策樹容易過擬合。換句話說,單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案,但如果應(yīng)用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮,隨機森林就利用了多個決策樹,來應(yīng)對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:027526

慣性測量裝置IMU的用途_IMU在主機應(yīng)用處理器的功能

本文將首先簡要介紹 IMU 的用途,接著介紹 STMicroelectronics 的 LSM6DSO。然后,借此器件闡釋在 IMU 中添加和集成機器學(xué)習決策樹處理功能后,為何能為主機應(yīng)用處理器分擔實時位置和運動處理,以及如何在實際應(yīng)用中使用這些功能。
2019-06-29 09:39:579808

對于機器學(xué)習的熟練度分析和介紹

如何借助機器學(xué)習的力量,使用數(shù)據(jù)做出更好的決策?MATLAB 讓機器學(xué)習簡單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù),以及讓機器學(xué)習發(fā)揮作用的應(yīng)用程序,MATLAB 是將機器學(xué)習應(yīng)用于您的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。
2019-09-11 16:10:282138

詳解機器學(xué)習決策樹的優(yōu)缺點

決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:007325

詳談機器學(xué)習決策樹模型

決策樹模型是白盒模型的一種,其預(yù)測結(jié)果可以由人來解釋。我們把機器學(xué)習模型的這一特性稱為可解釋性,但并不是所有的機器學(xué)習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073

人工智能、機器學(xué)習以及深度學(xué)習三者之間的關(guān)系是什么?

來“訓(xùn)練”,通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習如何完成任務(wù)。機器學(xué)習傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類等。從學(xué)習方法上來分可以分為監(jiān)督學(xué)習、無監(jiān)督學(xué)習、半監(jiān)督學(xué)習集成學(xué)習、深度學(xué)習和強化學(xué)習
2020-07-26 11:14:4410904

一文知道決策樹的優(yōu)缺點

決策樹易于理解和解釋,可以可視化分析,容易提取出規(guī)則。
2020-08-27 09:50:0716400

決策樹的構(gòu)成要素及算法

決策樹是一種解決分類問題的算法,決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu),使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753

建立決策樹的邏輯

像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見,而這樣的選擇方法就是決策樹機器學(xué)習的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而來的。
2020-10-10 10:44:192316

使用基尼不純度拆分決策樹的步驟

決策樹機器學(xué)習中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義,決策樹用于根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集做出決策。也就是說,它有助于選擇適當?shù)奶卣饕詫浞殖深愃朴谌祟愃季S脈絡(luò)的子部分。
2021-01-13 09:37:411207

決策樹的基本概念/學(xué)習步驟/算法/優(yōu)缺點

本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優(yōu)缺點。
2021-01-27 10:03:202145

決策樹的一般流程及應(yīng)用

所有的機器學(xué)習算法中,決策樹應(yīng)該是最友好的了。它呢,在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言,也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100

決策樹的判斷標準及算法

決策樹中,可能有多個特征,但是一些特征是無關(guān)重要的,一些則是對分類(target)起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:293815

什么是決策樹模型,決策樹模型的繪制方法

決策樹是一種解決分類問題的算法,本文將介紹什么是決策樹模型,常見的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970

決策樹的結(jié)構(gòu)/優(yōu)缺點/生成

決策樹(DecisionTree)是機器學(xué)習中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當被用于分類時叫做分類樹,被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773

基于非均衡數(shù)據(jù)分類的猶豫模糊決策樹

為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果,結(jié)合猶豫模糊集理論與決策樹算法,提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進行過采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點,利用
2021-06-09 15:51:475

基于文本挖掘和決策樹的中國手游產(chǎn)業(yè)分析

針對中國傳統(tǒng)的手游產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在主題識別不精準,缺乏利用數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析方法等問題,文中提出了一種基于文本挖掘和決策樹( Desision tree)分析的中國手游產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究方法,從多方面分析
2021-06-17 16:16:334

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測模型

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測模型
2021-06-27 16:19:136

大數(shù)據(jù)—決策樹

大數(shù)據(jù)————決策樹(decision tree) 決策樹(decision tree):是一種基本的分類與回歸方法,主要討論分類的決策樹。 在分類問題中,表示基于特征對實例進行分類的過程,可以
2022-10-20 10:01:36822

基于集成學(xué)習決策介紹(上)

本文主要介紹基于集成學(xué)習決策樹,其主要通過不同學(xué)習框架生產(chǎn)基學(xué)習器,并綜合所有基學(xué)習器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:09484

基于集成學(xué)習決策介紹(下)

本文主要介紹基于集成學(xué)習決策樹,其主要通過不同學(xué)習框架生產(chǎn)基學(xué)習器,并綜合所有基學(xué)習器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:12341

什么是集成學(xué)習算法-1

同質(zhì)集成:只包含同種類型算法,比如決策樹集成全是決策樹,異質(zhì)集成:包含不同種類型算法,比如同時包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹
2023-02-24 16:37:28624

決策樹引擎解決方案

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《決策樹引擎解決方案.pdf》資料免費下載
2023-09-13 11:17:520

已全部加載完成

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