decision专题
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。
【阅读笔记】Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees
作者： Ji Feng, Yang Yu, Zhi-Hua Zhou National Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University, Nanjing 210023, China Email: {fengj/yuy/zhouzh}@lamda.nju.edu.cn 发布时间：31 May 2018 前段时
Decision Trees in Apache Spark (Apache Spark中的决策树)
Decision Trees in Apache Spark 原文作者：Akash Sethi 原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.blog/solo95 本文同样刊载于腾讯云+：https://cloud.tencent.com/develo
Decision Tree (决策树算法)
内容总结自花书《deep learning》Chapter5，由英文版翻译而来，英文版可以在其官网免费查阅。同时博主也发明中文翻译版的诸多错误和不细致的地方，建议阅读英文版。 Decision Tree (决策树算法) 与k-nearest neighbors相同，决策树算法及其变种是另一种将输入空间划分成区域，并且每个区域有单独参数的算法。 如上图所示，决策树的每一个结点都和输入空间
机器学习方法之决策树（Decision Tree，DT）
机器学习方法之决策树（Decision Tree，DT） 决策树是最常见的机器学习方法之一，对该方法的原理，前人之述备矣，在这里不再详细介绍。本文主要是对决策树的一些重要的概念及其应用进行讲述。 1、举个栗子 决策树是什么呢？我们先通过一个例子来看看，下面是一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪多大了？ 母亲：25
【论文解读】CNN-Based Fast HEVC Quantization Parameter Mode Decision
时间：2019 年 级别：SCI 机构：南京信息工程大学 摘要 随着多媒体呈现技术、图像采集技术和互联网行业的发展，远程通信的方式已经从以前的书信、音频转变为现在的音频/视频。和 视频在工作、学习和娱乐中的比例不断提高，高清视频越来越受到人们的重视。由于网络环境和存储容量的限制，原始视频必须进行编码才能高效地传输和存储。高效视频编码(HEVC)需要大量的编码时间 递归遍历自适应量化过程中编码单
论文解读：LightGBM——A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
文章目录 摘要1. Introduction2. Preliminary2.1 GBDT and Its Complexity Analysis2.2 Related Work 3. Gradient-based One-Side Sampling（单边梯度采样）4. Exclusive Feature Bundling5. 结论6. 参考算法 摘要 GBDT是个非常流行