终于大概学懂了点吧。。。感觉以前全在胡诌决策单调性适用于形如 \(dp[i]=min(dp[j])+w(j,i)\ ,\ j\in[1,i)\) 的dp问题。
此形式被称为1D问题。1.决策点若 \(dp[i]\) 由 \(dp[j]\) 转移得到，则称 j 是 i 的决策点，记为 \(p[i]=j\)。
决策单调性即对于 \(i\in[1,n]\)，决策点单调递增/减。
那于对于j，它能更新一段
什么是决策函数？决策函数用于分类算法，尤其是在 SVC（支持向量分类器）中。决策函数告诉我们超平面中点的大小。设置此决策函数后，分类器将在此决策函数边界内对模型进行分类。通常，当需要特定的结果时，我们会使用决策函数。此决策函数还用于标记超平面的大小（即平面中各点的距离）。在 Python 中实现分类器决策函数在Python中，我们可以使用内置的模块，如sklearn.tree来创建决策树模型，该模
有时我想：人为什么会喜新厌旧？难道不知新的总会变成旧的。又想：人为什么忽略过程只求结果？难道不知一切结果也都是虚幻的。人能把握的只有现在、此刻正在经历的点点滴滴。所以走路时千万不要忘记看风景，有时良辰美景也只是惊鸿一瞥，如果一味向前冲，早晚会为自己的鲁莽而后悔。最好的不一定总在前面，回忆往事，最好的也许就是今天、此刻的限量版。所以不用为什么远大目的而奔忙，即刻享受当下吧。 今天学习另一种
1.背景介绍决策树和支持向量机都是广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的算法。决策树是一种简单易理解的模型，可以用于分类和回归任务，而支持向量机则是一种更复杂的模型，主要用于分类任务。在本文中，我们将对这两种算法进行比较，分析它们的优缺点以及适用场景，并通过具体的代码实例来进行详细解释。2.核心概念与联系2.1决策树决策树是一种基于树状结构的模型，通过递归地划分特征空间来构建。每个节点表示一个特征，每
1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0，相反z<0，分类时只要满足z=>=0就可以实现分类，（=theta_i*x_i,也就是向量theta是决策边界z的法向量，即，后面svm后用到）当参数确定时，即可绘制出一条线，关于线性可分，非线性可分，请移步这里（
支持向量机SVM前提概念首先从字面的意思来看一下支持向量机，机即machine，也就是算法，那么什么是支持向量呢？支持向量支持的是什么呢？看一下以下几个概念支撑超平面：设有一个集合为边界上的点。若存在满足对于任意的，都有成立，则称超平面为集合在点处的支撑超平面。此时的就是支撑向量也叫作支持向量。这就回答的上面的问题，什么是支撑向量？支撑向量支撑的是什么？在凸集边界上的任意一点，均存在支撑超平面。反
python机器学习之决策树（decision tree）
转载
2023-06-02 06:30:56
139阅读
在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model , X , y)。将此函数理解记录下： 绘制梯度下降算法图形或是决策边界，核心便在于知道plt.contourf函数的用法plt.contourf函数这里参考plt.contourf用来画出不同分类的边界线，也常常用来绘制等高线 1.生成数据点x = np.arange(-5,
目录回归决策树的逻辑终止分类分类思路 回归决策树的逻辑回归决策树简称回归树, 是解决回归问题的模型. 回归树 依据数据特征对数据二分类, 直到分到一定程度, 得到叶结点. 对每个叶结点数据都计算均值, 作为叶结点的值. 给一个数据样本预测其值, 即先看这个数据会跑到哪个叶结点里, 然后 赋以叶结点值.因为是二分类, 分类过程都一样, 所以可以使用递归算法. 递归算法要解决的问题有两个:一是不断重
## 决策树与Python
决策树是一种非常常见且强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。在Python中，有几个决策树库函数可供使用，这些库函数提供了开箱即用的功能，使我们能够轻松构建和训练决策树模型。
本文将介绍几个常用的Python决策树库函数，包括scikit-learn、XGBoost和LightGBM，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这些函数。
### scikit
原创
2023-08-17 12:16:44
30阅读
运动规划的本质是一个优化问题。1.决策变量及目标函数的定义既然是优化问题，那么首先就是要明确优化的对象是什么以及优化的目标是什么，也就是要明确决策变量和目标函数。在运动规划中，决策变量通常是按照一定的时间间隔离散的一系列控制量u，优化的过程即是寻找使得目标函数最优的决策变量。对于路径规划问题来说，则不关注具体的控制量，而只关注曲线的几何形状，这时决策变量可能就退化为离散的路径点。目标函数则是关于
# 绘制决策树的函数 Python
## 引言
在机器学习和数据分析中，决策树是一种广泛使用的分类和回归技术。决策树以图形的方式表示决策过程，能够清晰地展示各个特征对最终决策的影响。因此，绘制决策树不仅有助于解释模型的推理过程，还能够帮助我们理解数据的结构。本文将介绍如何在 Python 中绘制决策树，并提供完整的代码示例。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个
# 使用Python自带的决策树函数
## 1. 简介
在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归方法。Python提供了一些自带的决策树函数，可以帮助你快速构建和训练决策树模型。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python自带的决策树函数。首先，我将解释整个流程，并提供一个步骤表格。然后，我将详细说明每一步应该做什么，并提供相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下面是使用Python
原创
2023-09-03 13:45:11
83阅读
决策树及python实现1 决策树模型与学习2 特征选择3. 决策树的生成3.1 ID3算法3.2 C4.5算法4 CART算法4.1 CART生成4.1.1 回归树的生成4.1.2 分类树的生成5 代码实现5.1 Main.py5.2 Gini.py5.3 TreeNode.py5.4 CART.py6 决策树的剪枝6.1 预剪枝6.2 后剪枝 决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树学习通
转载
2023-06-08 22:58:45
339阅读
数据挖掘之决策树归纳算法的Python实现引自百度：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程决策树的算法原理：(1)通过把实例从根节点开始进行排列到某个叶子节点来进行分类的。(2)叶子节点即为实例所属的分类的，树上的每个节点说明了实例的属性。(
目录一、最大最小化模型1、一般数学模型 2、典型例题3、模型的求解二、多目标规划问题1、多目标规划问题概述2、典型例题3、代码块一、最大最小化模型1、一般数学模型 2、典型例题%% 最大最小化模型 : min{max[f1,f2,···,fm]}
x0 = [6, 6]; % 给定初始值
lb = [3, 4]; % 决策变量的下界
ub = [8, 10];
关键词马尔可夫性质（Markov property，MP）：如果某一个过程未来的状态与过去的状态无关，只由现在的状态决定，那么其具有马尔可夫性质。换句话说，一个状态的下一个状态只取决于它的当前状态，而与它当前状态之前的状态都没有关系。马尔可夫链（Markov chain）： 概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程
转载
2023-07-22 15:51:50
74阅读
今天，我们介绍的机器学习算法叫决策树。跟之前一样，介绍算法之前先举一个案例，然后看一下如何用算法去解决案例中的问题。我把案例简述一下：某公司开发了一款游戏，并且得到了一些用户的数据。如下所示： 图上每个图形表示一个用户，横坐标是年龄，纵坐标是性别。红色表示该用户喜欢这款游戏，蓝色表示该用户不喜欢这款游戏。比如，右下角这个蓝色方框，代表的是一个五六十岁的女士。蓝
1基本思想前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具，本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第
转载
2021-06-03 11:24:01
359阅读
文章目录一、决策曲线分析概念1. 阈值概率2. 净获益二、matplotlib实现1. 计算模型带来的净获益2. 计算treat all策略带来的净获益3. 绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1. bootstrapping法校正净获益2. k折交叉验证法校正净获益3. 计算净获益的置信区间五、更新 一、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被广泛地应用于诊断（diagno
转载
2023-10-16 03:30:03
107阅读
