设置好属性字典D_keys = dict(色泽=['青绿', '乌黑', '浅白'], 根蒂=['蜷缩', '硬挺', '稍蜷'], 敲声=['清脆', '沉闷', '浊响'], 纹理=['稍糊', '模糊', '清晰'],
脐部=['凹陷', '稍凹', '平坦'], 触感=['软粘', '硬滑'])读取数据：x = []
f = open(r'C:\Users\d
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2023-08-15 22:05:43
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决策结构要求程序员指定一个或多个条件进行评估计算，或由程序进行测试，以及一条或多条语句将被执行，如果条件被确定为真实的；如果条件被确定为假可选的其他语句执行。以下是在大多数编程语言中的一个典型的决策结构的一般形式为：Python编程语言的假定任何非零和非null为true，如果是零或null，则假定为false值。Python编程语言提供了以下几种类型的决策语句。查看其详细信息。语句描述if 语句
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2023-11-26 13:52:54
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数据结构与算法之决策树算法一、C 实现决策树算法及代码详解二、C++ 实现决策树算法及代码详解三、Java 实现决策树算法及代码详解 决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法，其基本思想是将数据集分成一些小的子集，每个子集都对应着某个决策条件。通过对数据集的分解和判断，不断对决策条件进行选择，最终达到分类和回归的目的。决策树算法的基本原理包括：节点选择：决策树的构建是一个递归过程，每次需
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2024-07-23 15:29:07
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（点击“阅读原文”即可进入查看课程表） 决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点：优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可
决策树决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类，是基于if-then-else规则的有监督学习算法。决策树由三个元素组成：根节点：包含样本的全部集合。
内部节点：对应属性的测试。
叶节点：代表决策的结果，也就是最后的分类。决策的过程：1、特征选择 决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相
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2023-12-21 12:03:57
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数据结构 - 决策树一决策树的介绍二决策树的构造使用决策树做预测需要以下过程：1.信息熵2.条件熵(Conditional Entropy)
原创
2022-12-07 00:30:14
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目录有限状态机行为树控制节点 条件节点 行为节点 装饰节点 总结 额外游戏AI的决策部分是比较重要的部分，游戏程 越复杂的AI需求。现代游戏AI都比较偏向采用行为树作为决策结构。有限状态机有限状态机的一般实现是将每个状态写成类，再用一个载体（也就是所谓的状态机）管理这些状态的切换。关于状态机..
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2021-11-15 09:37:53
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（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
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2024-06-23 08:48:22
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目录第8章 虚拟机字节码执行引擎8.1 概述8.1 Java代码编译和执行过程8.2 机器码、指令、汇编语言8.3 解释器8.4 JIT编译器8.5 HotSpot JVM执行方式8.6 HotSpot VM中 JIT 分类 第8章 虚拟机字节码执行引擎8.1 概述执行引擎属于JVM的下层，里面包括 解释器、及时编译器、垃圾回收器将字节码指令解释/编译为对应平台上的本地机器指令工作流程执行引擎在
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
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2024-05-19 15:42:10
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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
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2023-07-22 15:51:50
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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
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2023-10-16 03:30:03
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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（
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2024-03-21 11:01:43
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简介思维导图决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应决策结果，根结点包含样本全集。从根结点到叶结点的路径对应了一个判定测试序列。划分选择如何选择最优划分属性→结点的纯度最高信息增益（ID3决策树）信息熵：度量样本集合纯度的一种指标。根据信息熵的最值问题，Ent(D)的最小值为0，最大值为。信息熵越小，纯度越高。信息增益：信息增益越大，意味着使用该属性进行划分所获得的纯度提升越
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2023-05-31 11:32:38
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l  不要一遍遍重复老套的对话，敞开心扉；以创造性的，有趣的和不同寻常的方式谈论自己；会明显提高其亲密感和魅力指数。 l  “见样学样”效应：我们都有一种模仿他人的倾向，要博得他人的好感和赞同，你可以模仿他人的动作。 l  做分享私人信息的游戏，切忌一步步来！ l  让平静如水的心加快跳动，选择一项使心跳加快的运动。 
原创
2010-01-11 08:53:00
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智能决策三丰soft张三丰智能决策支持系统是人工智能（AI，ArtificialIntelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，ExpertSystem）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。决策树在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是
原创
2021-01-25 11:36:29
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智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系
原创
2022-11-08 18:54:38
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今天跟大家分享一个管理学的‘三个10’模型，希望大家喜欢~一、定义决策模型10-10-10法则就是帮助人进行长远决策的一个有效工具，在做关键决策前，先问自己三个问题：1、这个决定在10分钟后会有什么影响；2、这个决定在10个月后会有什么影响；3、这个决定在10年之后会有什么影响。理论上任何遇到的决策困境问题，通过认真思索上面三个问题的答案，通常我们内心自己会告诉自己最理性的决定。二、拓展一旦决策的
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2023-09-05 10:34:20
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人们对决策树的使用 决策树常常被应用于数据挖掘之中，是最基础的算法之一，几乎每一个学习过数据挖掘的朋友都知道决策树。但还原决策树本来的用途，它被用于一些决策或决定时，还是比较实用和直观的。其树型结构指导人们进行在面对某个决策时，先关注其中几个最重要的方向，这几方向定下来后，再细分下去。近年来泳道路，思维导向图之类的图形/办公自动化工具慢慢兴起，得到大家的广泛好评，也就是决策树的一个很好的
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2023-07-13 10:35:28
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一. 决策树简介决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）：二. 决策树的基本流程话不多说
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2024-04-09 19:48:59
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