一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，决策树模型构建成功后，对样本的分类效率也非常高。二、决策树的优缺
什么是多模态3D目标检测？多模态3D目标检测是当前3D目标检测研究热点之一，主要是指利用跨模态数据提升模型的检测精度。一般而言，多模态数据包含：图像数据、激光雷达数据、毫米波雷达数据、双目深度数据等，本文主要关注于当前研究较多的RGB+LiDAR融合3D目标检测模型进行汇总和总结，希望可以给大家带来一定的启发。多模态3D目标检测主要方法(一) 决策级融合 (Decision-level)所谓的决策
决策级融合：决策级融合聚类算法则是基于融合各个视图的聚类结果。与特 征级融合不同，它们会保持数据的原始表
ID3就不介绍了，最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。 001 package dt;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.File;
005 import java.
任务计划第61天：决策树 (1. 准备工作)第62天：决策树 (2. 建树与分类)第63天：集成学习之 AdaBoosting (1. 带权数据集)第64天：集成学习之 AdaBoosting (2. 树桩分类器)第65天：集成学习之 AdaBoosting (3. 集成器)第66天：主动学习之 ALEC第67天：主动学习之 ALEC (续)第68天：主动学习之 ALEC (续)第69天：矩阵分
本篇继续进阶一点，写一下 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)还是先上代码，梯度提升决策树是能够支持多种损失函数的，关于 损失函数的定义，老规矩，自己搜。既然要支持多种损失函数，因此先写个接口类，然后再来个实现，后面会用到损失函数接口类public interface LossFunction {
publ
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
package DecisionTree;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.I
文章目录一、决策树算法二、CART 决策树三、Java 代码实现3.1 TrainDataSet3.2 DataType3.3 PredictResult3.4 CartDecisionTree3.5 Run 一、决策树算法二、CART 决策树CART(classification and regression tree)树：又称为分类回归树，从名字可以发现，CART树既可用于分类，也可以用于回
# Java 实现决策树
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现决策树。决策树是一种常用的机器学习算法，它可以根据给定的训练数据集构建一个树形模型，用于预测未知数据的属性或者目标值。我们将使用Java编写代码来实现一个简单的决策树算法。
## 流程
下面是实现决策树的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练和测试
原创
2023-08-18 13:33:28
141阅读
# 如何用Java实现决策树
决策树是一种基本的分类和回归方法，其通过树形结构将数据分割成多个部分，是机器学习中的常见技术。本文将逐步引导你如何用Java实现一个简单的决策树。
## 实现流程
在实现决策树之前，你需要了解整个实现流程。下面是我们的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
1.背景介绍数据融合是指将来自不同来源、格式和类型的数据进行整合和分析，以得到更全面、准确和有价值的信息和知识。随着数据量的增加和数
目录一、通俗理解决策树算法原理二、举例说明算法执行过程三、Java实现本文基于书籍《数据挖掘概念与技术》，由于刚接触Data Mining，所以可能有理解不到位的情况，记录学习笔记，提升自己对算法的理解。代码下方有，如果有金币的童鞋可以贡献一下给无耻的我一枚:代码传送门:一、通俗理解决策树算法决策树算法主要用于分类，分类顾名思义就是将不同的事物进行分类，比如对于银行贷款的客户来说，就可以分为是安全
作者：Rahul Saxena译者：java达人人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。可以说谁先占领了 AI，谁就在下一代浪潮中立身于不败之地。说回技术本身，我也只是略懂皮毛。下面说一下，具体的实现思
原创
2021-05-03 09:51:31
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人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到AI人脸识别，AI换脸，AI算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。况且这个技术目前BAT等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。可以说谁先占领了AI，谁就在下一代浪潮中立身于不败之地。说回技术本身，我也只是略懂皮毛。下面说一下，具体的实现思路。如上图所示
原创
2021-03-18 20:17:58
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
人脸融合正在流行，毕竟这个社会一直都是看脸的时代！今天周六，抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。说到这个技术，很多人可能很陌生，但是当提到 AI 人脸识别，AI 换脸，AI 算命，人脸美化等技术，相信都不陌生了。况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎，国内的人工智能巨头新秀也不例外。可以说谁先占领了 AI，谁就在下一代浪潮中立身于不败之地。说回技术本身，我也只是略懂皮毛。下面说一下，具体的实现思
原创
2021-04-17 11:27:23
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