decision专题
阅读笔记（四）NoSQL的选择指引《NoSQL database systems: a survey and decision guidance》
一. 前言 《NoSQL database systems: a survey and decision guidance》是一篇很好的综述类论文，详细的论述了NoSQL的特点和各种不同NoSQL数据库的选择依据。 传统的关系型数据库（relational database management systems ，RDBMSs）可以在保证一致性、可靠性、稳定性的前提下提供强有力的数据存储
Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier
Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier 决策树（Decision Tree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树模型通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别，从而形成一棵树结构。每个节点表示一个特征的分裂，叶子节点代表最终的类别标签。 在大数据场景下，Spark MLlib 提供了对决策树的高效实现，能够处理大规模数据
【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree）
文章目录 1. 基本流程2. 划分选择2.1 信息增益2.2 增益率2.3 基尼系数 3. 剪枝处理3.1 预剪枝3.2 后剪枝 4. 连续与缺失值4.1 连续值处理4.2 缺失值处理 5. 多变量决策树 1. 基本流程 二分类任务决策树流程： 决策树：包含 1个根结点、若干个内部结点、若干个叶结点。叶结点对应决策结果，内部结点对应属性测试 决策树训练过程 决策树训练时，
50个BA分析工具第十个-Decision Modelling
知识卡片 工具名称： Decision Modelling（决策建模） 工具介绍： 决策模型展示了数据和知识如何放在一起来做决策的。它里面的有决策表和决策树。决策分析和决策建模其实是非常相关的两个东西。它们区别是什么？一句话来讲解决策建模通常处理更复杂的决策模型。建立模型就说明他的决策和路径肯定是更加复杂。决策分析的决策建模。实际上决策建模属于高级的决策分析，要通过模型来支持做决策
50个BA分析工具第九个-Decision Analysis
知识卡片 工具名称： Decision Analysis（决策分析） 工具介绍： BA的工作之一就是要协助业务部门的决策分析。因为BA是不能做决策的。BA只能协助业务部门做决策，所以就会用到决策分析。 解决问题： • 非常正式的去评估一个问题以及可能的决策，并且确定这个决策带来了结果是什么，后果是什么。 优点： • 它是一个非常教条的、非常的规范性的方法来确定不同的
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）
文章目录 马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用： 实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例： 在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（ E p i s o d e 1 Episode 1 Episode1）回合2（ E p i s
POJ 1581 A Contesting Decision
英文烂果然是硬伤啊。。。水题都要提交3次！！！ Description Judging a programming contest is hard work, with demanding contestants, tedious decisions,and monotonous work. Not to mention the nutritional problems of spen
10.【机器学习】十大算法之一决策树(Decision tree)算法原理讲解
【机器学习】十大算法之一决策树（Decision tree）算法原理讲解 一·摘要二·个人简介三·什么是决策树四·什么是树4.1 二叉树4.1.1 特殊的二叉树：4.1.2 举例说明 五·决策树的优缺点5.1 优点5.2 缺点 六·算法原理七·信息熵八·信息增益九·信息增益率十·基尼指数十一·如何学习决策树十二·3种典型的决策树算法12.1 ID3算法（Iterative Dichotom
决策树，decision的pyton代码和注释（机器学习实战）
Decison Tree的注释：画图部分不给注释了 from math import logimport numpydef calcShannonEnt(dataSet):numEntries = len(dataSet)labelCounts = {} #这个是字典，｛a:1,b:2｝其中a，b是key，1，2是对应的valuefor featVec in dataSet:curr
Convex Combination of Two Decision-Directed(DD)
双耦合判决引导 1、定义两个不同平滑参数的DD 其中，a >> b. 2、双耦合判决引导 其中， 论文中，a=0.99, b=0.6 在网上看到的一个关于DD优化的论文，文章据说可以优化音乐噪声和失真度。还没实际实现测试，攻关项目结束后跑个实际效果试试在把结果放这里。 参考文献 【1】A Priori SNR Estimator Based on a Convex Combinat
sheng的学习笔记-AI-决策树（Decision Tree）
AI目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客 目录 什么是决策树 划分选择 信息增益 增益率 基尼指数 剪枝处理 预剪枝 后剪枝 连续值处理 另一个例子 基本步骤 排序 计算候选划分点集合 评估分割点 每个分割点都进行评估，找到最大信息增益的划分点 递归分割 缺失值处理 示例 多变量决策树 “斜决策树”(obliquedecision tr
【机器学习】决策树（Decision Tree，DT）算法介绍：原理与案例实现
前言 决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。 在进行决策树的正式讲解之前，我们先来思考一个生活中常见的小问题。 问题：是否要和相亲对象见面？ 思考过程： （1）相亲对象的年纪？如果大于3
决策树 (Decision Tree) 原理简述及相关算法(ID3,C4.5)
Decision Tree 决策树： 决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 下面来看个范例，就能很快理解了。
3.决策树Decision Tree
1.思想简介 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html#3233302 2.评价 优点 1)决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2)对于决策树，数据的准备往往是
算法学习笔记：决策树（上）（decision tree）：理解篇
啥是决策树？决策树是一种对样本数据进行自上而下、树形分类的模型。 一般来说，一颗决策树的组成包括：内部结点（internal node)、叶结点（leaf node）、有向边（directed edge）。 先来举个例子感性认识下决策树，来自《百面机器学习》上一对母女的对话，内容如下： 母亲：“闺女，我又给你找了个合适的对象，见不见？” 女儿：“多大？”
Building a decision tree
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1: Our Dataset In the last mission, we used a dataset on US income, which we'll keep using here. The data is from the 1994 Census, and contains information on an indi
机器学习(三)决策树算法Decision Tree
上面两篇博客对机器学习有了简单的介绍，并介绍了机器学习中的一些基本的概念；下面我们来介绍机器学习中的第一个算法决策树算法DT（Decision Tree）。 介绍Decision Tree之前我先来引入一些经典的小例子来说明什么是决策树。如下面的图： 在当今这个社会尤其是我们这群程序员对象是一个很头疼的
Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making
来源：ICCV2015 创新点：把在线MOT的问题看作是Markov决策的过程（MDP），一个目标的生存期用一个MDP来建模。学习一个用于数据关联的相似性函数等价于学习一个MDP的策略。这个MDP策略的学习方式是强化学习，能够充分利用在线学习和离线学习在数据关联方面的优势。此外，所提框架可以利用现存的在线单目标跟踪的方法，将目标的birth/death和appearance/disappeara
Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning
题目：Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning 来源：CVPR 2017 Abstract 本文用强化学习来做跟踪。与现有的使用深度网络的方法相比，所提的tracker可以实现a light computation，并且在location和scale方面可以满足跟踪accurac
决策树（decision tree）吧啦吧啦
#小魔仙 #参考：美Brett Lantz的《机器学习与R语言》，周志华老师的《机器学习》 #仅供个人学习用 #比较长和啰嗦，提醒自己：最好使用电脑看，手机看长篇大论总是不太合适 这两天学R与机器学习，真心赶脚R太简单化了，转到吴恩达老师的课时，又觉得脑子转不过来，基础没打好。关于决策树，首先是 决策树理论和流程： 决策树是一个树形结构的模型，使用地规划分的探索法，因为它利用特征的值将数
IEEE Intelligent Systems, ISSI\-2009\-09\-0121: Decision: major revision
这篇早该发出来，以识之。 go on working…… IEEE Intelligent Systems, ISSI\-2009\-09\-0121: Decision: major revision 06-Dec-2009 Dear Mr. Wang, Thank you for submitting manuscript, “Message Receiv
Fast CU Depth Decision Algorithm for HEVC Intra Coding
转自：http://blog.csdn.net/beechina/article/details/25430737 在HEVC 参考代码中，一个CTU块通过xcompressCU()函数进行CU递归得到最优的CU深度。 递归的过程可如下图(from:Fast CU Splitting and Pruning for Suboptimal CU Partitioning in HE
机器学习经典算法详解及Python实现--决策树（Decision Tree）
（一）认识决策树 1，决策树分类原理 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，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的
决策树(Decision Tree) | 绘制决策树
01 起 在这篇文章中，我们讲解了如何训练决策树，然后我们得到了一个字典嵌套格式的决策树结果，这个结果不太直观，不能一眼看着这颗“树”的形状、分支、属性值等，怎么办呢？ 本文就上文得到的决策树，给出决策树绘制函数，让我们对我们训练出的决策树一目了然。 在绘制决策树之后，我们会给出决策树的使用方法：如何利用训练好的决策树，预测训练数据的类别？ 提示：不论是绘制还是使用决策树，中心思想都是
决策树(Decision Tree) | 算法实现
01 起 决策树相关的理论知识，我们在这篇文章中有详细讲解。 今天我们基于决策树原理，写一个函数来训练决策树吧。本文基于ID3算法构建决策树，此算法构建决策树的中心思想是： 始终寻找信息增益最大的特征作为当前分支的最优特征 信息增益，即：g(D,A)=H(D)-H(D|A) 02 实现思路(ID3) 利用训练数据，训练决策树，主要思路如下，共8个步骤，重点在于递归： 自
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，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（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。