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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# Java 业务决策器开发指南
在现代软件开发中，业务决策器是一种非常重要的工具，可以帮助我们根据不同的条件自动化处理决策。今天，我们将通过一个简单的示例，带你从零开始实现一个“Java 业务决策器”。
## 开发流程
以下是开发 Java 业务决策器的流程：
| 步骤 | 描述 |
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首先大家先了解一下深度学习中决策树的概念，如下：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。然后大家了解一下ID
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2024-03-26 12:37:36
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决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
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2023-10-20 20:41:55
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目录1、基本概念2、 决策树的构造2.1、ID3算法 / 信息熵2.2、C4.5算法 / 增益率2.3、CART算法 / 基尼指数3、剪枝操作4、 连续值与缺失值处理4.1、连续值离散化4.2、缺失值处理1、基本概念顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，在网上看到一个例子十分有趣，放在这里正好合适。现想象一位捉急的母亲想要给自己的女娃介绍一个男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：
# 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
一、CART决策树模型概述（Classification And Regression Trees）决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分，树的构建可以看成是变量（属性）选择的过程，内部节点表示树选择那几个变量（属性）作为划分，每棵树的叶节点表示为一个类的标号，树的最顶层为根节点。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。决策树算法属于有指导的学
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2024-05-29 20:26:43
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训练决策树分类器# 训练决策树分类器from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn import datasets#加载数据iris = datasets.load_iris()features = iris.datatarget = iris.targetprint(target)# 创建决策树分类器...
原创
2022-07-18 14:51:28
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Spring Batch是一个轻量级的，完全面向Spring的批处理框架，可以应用于企业级大量的数据处理系统。Spring Batch以POJO和大家熟知的Spring框架为基础，使开发者更容易的访问和利用企业级服务。Spring Batch可以提供大量，可重复的数据处理功能，包括日志记录/跟踪，事物管理，作业处理统计工作重新启动、跳过，和资源管理等重要功能。业务方案：1、批处理定期提交；2、并行
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2024-02-22 12:23:38
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在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树是一种预测模型，对未标识的实例进行分类；也是一种描述性模型，标识哪些诶特在可以将实例从不同类里区分不来。决策树分类器是基于信息熵的学习。决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。决策树原理和问答判断相似，根据一系列数据
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2024-07-09 19:13:13
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# 决策树分类器在Python中的应用
决策树是一种基本的分类与回归方法，其原理简单且易于理解。它通过构建一棵树来对数据进行分类，其中每个节点表示一个特征的测试，每个分支表示测试结果，而每个叶子节点代表最终的类别标记。本文将介绍决策树分类器的基本概念、作用及在Python中的实现方法，最后提供一个具体的示例。
## 一、决策树的基本概念
决策树是一种监控学习算法，广泛用于分类和回归任务。结构
最近在给系统所有URL添加权限，后面发现系统中角色是以ROLE.开头的，但是在SpringSecurity中自定义权限前缀权限的前缀默认是ROLE_先前查了相关资料只要修改配置，将rolePrefix的value 改成ROLE.修改配置后发现没有效果<bean id="roleVoter" class="org.springframework.security.acces
原创
2015-05-11 10:25:10
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本文中内容和案例出自贺波老师的书《深入Activiti流程引擎：核心原理与高阶实战》，书中的介绍更全面、详细，推荐给大家。
原创
2024-06-20 14:02:18
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# 使用Python实现决策树分类器的课题指南
决策树分类器是一种广泛使用的机器学习算法，它可用于分类问题。本文将帮助你了解如何使用Python实现一个简单的决策树分类器，步骤清晰明了，适合初学者。
## 工作流程
在实现决策树分类器的过程中，我们的工作流程如下：
| 步骤 | 描述 |
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机器学习在数据挖掘、计算机视觉、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、语言与手写识别等领域有着十分广泛的应用，特别是在数据分析挥着越来越重要的作用。在机器学习中，决策树是最基础且应用最广泛的归纳推理算法之一，基于决策树算法，衍生出很多出色的集成算法，如random forest、adaboost、gradient tree boostiong等。
决策树构建的基本步骤如下：
1.开始，所有记录看作
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2016-11-04 00:04:00
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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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简介：一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。目的：创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。决策树的优势:便于理解和解释。树的结构可以可视化出来。训练需要的数据少。其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值,不过请注意，这种模型不支持缺失值。由于训练决策树的数据点的数量导致...
原创
2021-07-06 15:35:31
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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
原创
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2024-10-25 14:18:42
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摘要决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和
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2024-11-01 14:51:13
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