算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全
\ 大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术，以及它的优缺点。 一、...
AI人工智能 最常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。 本文将详细介绍AI人工智能最常见的机器学习算法。 线性回归 线性回归是最简单的机器学习算法之一。它用于预测一个连续的输出值。它的主要思想是根据输入变量（或...
实现机器学习算法（如：决策树、随机森林等）。
实现机器学习算法，比如决策树和随机森林，通常可以按照以下步骤进行： 准备数据：首先，需要有一个数据集，可以是已有的数据或者自己收集和整理的数据。确保数据集具有特征（自变量）和目标变量（因变量）。数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征缩放等...
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（二）
3.算法流程3.1、ID3算法3.1.1、思想 从信息论的知识中可以知道，期望信息越小，信息熵越大，从而样本纯度越低。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5 也是贪婪搜索）。3.1.2、划分标准 ID3 使用的分类标准是信息增益，它表示得知特征....
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（一）
1.简介 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 决策树常用的算法：ID3、C4.5与CART....
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（三）
5.SKLearn实践（部分）5.1.决策树之iris分类分类结果5.2.决策树对鸢尾花数据的两特征组合的分类分类结果：5.3.树回归回归结果：5.4.多输出的树回归回归结果：5.5.iris之随机森林分类分类结果：
ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程
目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预....
ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv)
目录利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv)输出数据集1、LiR 线性回归算法2、kNNR k最近邻算法3、SVMR 支持向量机算法4、DTR 决策树算法5、RFR 随机森林算法6、ExtraTR 极端随机树算法7、SGDR 随机梯度上升....
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