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
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2024-05-29 20:12:39
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# Python实现决策级融合的指导
在当今数据驱动的世界中，决策级融合是一种重要的技术，它能将多个数据源的信息整合，从而做出更为准确的决策。对于刚入行的小白来说，理解这一过程并进行实现可能显得有些棘手。本文将带你逐步实现决策级融合，下面是整个流程的一个概览。
## 流程概览
以下是实现决策级融合的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采
原创
2024-09-28 04:16:42
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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
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2024-02-05 13:27:58
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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
原创
2024-06-25 10:54:05
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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.
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2024-05-22 17:46:03
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从目前市场上无人驾驶的解决方案就能看出来，多传感器融合是必然趋势，其对自动驾驶汽车的重要性就不用我多说了。由于我研究生阶段研究的是毫米波雷达与摄像头的融合进行障碍物检测，所以就对一些学习笔记做个备忘，方便自己查阅。传感器融合按不同策略主要分为： （1）基于图像数据级融合（基于摄像头为主传感器对毫米波雷达进行滤波） （2）基于目标特征级融合（以毫米波雷达为主传感器对摄像头和雷达的目标输出做融合） （
如何融合多模型的预测结果？1 为什么要做模型融合2 模型融合方法2.1 Voting2.1.1 硬分类2.1.2 软分类2.2 Averaging2.3 Stacking参考资料 1 为什么要做模型融合模型融合希望起到的作用是：一种类似于“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”的效果。 认为每个模型可能都只能学到一份数据一方面的特征，因此希望结合不同的模型学到的结果，综合起来来对未知的数据进行预测！实现更好
10.决策树简介决策树又称为规则树，是URule Pro规则引擎中提供的另外一种构建规则的方式，它以一棵躺倒的树形结构来表现规则(之所以将其躺倒是为了节省空间，否则一棵稍微大点的树将会占用很大的页面空间)，决策树表现业务规则更为形象，实际上，无论是决策树、决策表还是评分卡，都可以通过决策集来实现，只是，对于某些业务规则来说，通过决策树或决策表或评分卡实现起来更为形象、快捷。下图是一棵定义好的决策树
# 权重决策 Java 实现指南
在现代应用程序中，我们经常需要根据不同的条件对选项进行决策，这种决策过程通常涉及到对各个选项的“权重”进行评估。在本篇文章中，我们将逐步学习如何在 Java 中实现一个简单的权重决策系统，适用于小型项目以及日常开发的应用。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下实现权重决策的整体流程：
| 步骤 | 描述
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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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
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2024-02-22 11:09:54
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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
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2023-12-13 07:37:38
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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
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2024-06-20 07:01:45
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决策表 Java 实现的概念
在现代软件开发的过程中，决策表作为一种重要的决策支持工具，能够有效地帮助开发人员和业务分析师清晰地理清复杂的业务逻辑。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Java 中实现决策表，涵盖从背景描述到应用案例的全流程，让大家了解如何高效地解决复杂的业务逻辑问题。
## 背景描述
在业务流程中，往往会涉及大量的条件判断和决策逻辑，如果使用传统的嵌套 if-else 或
# Java 决策树实现
决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过树状结构将数据进行分割，从而得到简洁且易于解释的决策规则。本文将介绍如何用Java实现决策树，并且提供一个简单的代码示例。
## 决策树的基础知识
决策树的基本概念是将数据集进行分割，使得每一个子集尽可能纯净。也就是说，子集中的样本应该属于同一类。常用的分割标准有信息增益、增益率和基尼指数。
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# Java 实现高效决策器
在现代的软件开发中，决策过程变得越来越复杂。无论是商业智能、游戏开发还是机器学习，快速有效地做出决策都是成功的关键。本文将探讨如何使用 Java 编写一个高效的决策器，以及在此过程中应用的一些基本概念。
## 1. 决策树概述
决策树是一种树形结构，用于决策系统。它通过分裂节点的方式来进行决策，每个节点代表一个测试，边代表测试的结果，而每个叶子节点则表示最终的决
# 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 |
| ------ | ------
原创
2024-08-01 05:28:00
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# 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
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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
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2023-11-01 17:34:52
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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
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2023-11-10 01:19:23
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