当需要在好几个优秀的候选人中选出最适合的一个来担任某个市场的负责人时，很多决策者们都在为同样的问题而头疼：该选择哪一个呢？出现这样的问题很大原因是因为他们没有一个具体的用人策略。 为有一个理想的结果，你的策略是什么呢？
作为决策者，我们知道一开始就有一套策略是非常重要的。是否完备不要紧，但是至少心中要有一个计划。 一旦计划产生，接下来就会有观点产生，无论好的坏的，无论赞成还是反对。只要它已
决策树理论1.前言：2.决策树概述：3.信息增益3.1熵与条件熵4.ID3算法5.C4.5算法6.剪枝7.CART算法7.1基尼指数 1.前言：机器学习是由模型、策略、和算法实现的，所谓模型是由该模型的所有参数所组成的假设空间、而策略是指按照怎样的方式在假设空间中选择某个特定参数组合的模型。即策略对应着损失函数的最小化。而所谓算法则是实现损失函数最小化的方法，如梯度下降、牛顿法。2.决策树概述：
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2024-06-25 21:09:02
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决策树分类：用if-else进行选择目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这一类算法，基本原理都是用一长串的if-else完成样本分类，区别主要在纯度度量等细节上选择了不同的方案。决策树算法的核心
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2024-04-25 14:27:45
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关于最优策略树 R语言的处理流程，本文将通过系统的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成六个部分进行详细记录，为有效解决“最优策略树 R语言”的相关问题提供参考。
在环境配置部分，首先需要明确所需的依赖项及其版本，以下是所需依赖版本的表格：
| 依赖项 | 版本 |
|----------------|------------|
| R
赫夫曼树的介绍(写的不好地方大佬请指教)最优二叉树又称哈夫曼树，是带权路径最短的二叉树。根据节点的个数，权值的不同，最优二叉树的形状也不同。图 6-34 是 3 棵最优二叉树的例子，它们共同的特点是带权节点都是叶子节点，权值越小，就离根节点也远，那么我们是如何构建这颗最优二叉树步骤如下：那如何创建这一个哈夫曼树呢？(百度百科)假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w
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2023-11-14 15:18:00
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总结了一下今天接触到的新概念，如果有问题欢迎大家指出来：
深度优先搜索（Depth-First-Search 简称 DFS）
深度优先搜索属于图算法的一种，其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次.
小虎的理解是一条道走到黑，不撞墙不回头
广度优先搜索（Breadth-First-Search 简称 BFS）
广度优先搜索是一种盲目搜寻法，目的是系
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2019-04-21 09:30:47
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摘自 1.红黑树 红黑树本身也是一种二叉树，只不过是一种比较特殊的二叉树 二叉树如果插入的数值是有序时，二叉树就是非平衡的，基本跟链表类似了（时间复杂度O(N)） 针对这种情况，就产生了红黑树，这种树在插入的过程中，会通过一系列的方式来保持树的平衡，使其时间复杂度一直维持在O(logN
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2023-07-14 00:27:35
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决策树与kNN算法一样，也是作为机器学习中的一类分类算法。与kNN算法不同的是，决策树是将原始数据看作为树的根节点，根据其特征值的不同，对数据进行一次又一次的划分，每个特征都可以作为一个子节点（决策点），最终在叶子节点可以达分类完成，分类结束的标志就是用完数据的所有特征值或者每个叶子节点都只包括同一类数据。说起来可能比较抽象，看一个例子，《机器学习实战》一书中用以下例子作为解释： 海洋生物数据
梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，
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2024-05-23 22:57:37
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1、决策树 适用条件：数据不同类边界是非线性的，并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟。特征之间有一定的相关性。特征取值的数目应该差不多，因为信息增益偏向于更多数值的特征。 优点：1.直观的决策规则；2.可以处理非线性特征；3.考虑了变量之间的相互作用。 缺点：1.容易过拟合（随机森林、剪枝）；2.处理缺失数据时的困难；3、数据集中属性间的相关性。2、SVM 适用条件：特征空间大，可以处理
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2024-02-29 07:04:47
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昨天看到一篇文章情人的加分扣分，请遵守贝氏定理，看完觉得写得真心不错，就和同事聊起来了，说现在找男朋友都可以画决策树了，于是我随意发了一张找男朋友的决策树给同事： 于是我说：“现在找女朋友真的很扎心啊，年龄大于30岁的话，机会都没有了。”，当然这是一句开玩笑的话，也并不代表我的择偶观，也不代表每一个人的择偶观，相信每一个人的心中都会有自己的一颗决策树，关于如何选择决策树分裂的属性我在前
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2024-07-08 10:07:27
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转自丨新智元 文仅交流 侵删在这篇文章中，作者展示了为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，探究其中原因有助于揭示DNN使用让人意想不到的简单策略，对自然图像进行分类。在IC...
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2021-09-13 10:05:01
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基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。决策树分类主要的工作是获取规则，本文介绍使用CART算法获取规则，基于规则提取土地覆盖信息。下图是总体技术流程。图：总体技术流程图在获取规则过程中，由于计算量较大，我们选择一部分典型的区域作为实验区
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2024-09-06 20:23:55
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写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇，一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是，这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版，因为这篇并没有实现joint training，不同的步骤还是分开来跑的。不禁让人想，如果能够结合这篇和Fast RCNN的所有技巧，VOC07的mAP会不会上80%了啊。。Detection进步确实太快了。 闲话少说，下面进入正题。:) m
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2024-06-20 17:31:51
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图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]
此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet中英文对照版]Squeeze-and-Excitation Networks挤压和激励网络Jie Hu* Momenta hujie@momenta.aiLi Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.ukGang Sun* M
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2024-05-29 09:55:33
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1 /* 2 之前的思想是用回溯的方式进行颜色的更新的！如果
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2014-07-28 10:28:00
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上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
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2024-08-08 12:09:24
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在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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决策树属于有监督学习决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答是和没有问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择，直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。决策树的三个部分：特征选择、生成、剪枝。（1）特征选择：构建分类树是信息增益、信息增益比、基尼指数；构建回归树是平方误差最小化。（2）生成：找到最佳分裂点，将数据集分成若干部分，然后对每个部分递归执行上
