决策树

在不确定性中构建确定性：一次互联网技术实践的随笔记录本文尝试以工程实践为主线，将技术选型、架构思考与多语言代码放在同一语境下讨论，强调思路而非结论，强调权衡而非最优解。

机器学习速成笔记week9：决策树ID3、C4.5和CART的底层逻辑概念：决策树是一种分类和回归的方法，这里主要讨论分类问题，是一种基于特征对实例进行分类的过程，也是一种特征空间与分类空间的条件概率分布，本质是从训练数据中归纳出一组分类规则。

ML工程师学习大纲引言：机器人为什么要学线性代数？——传感器数据、位姿变换是机器人“感知世界”的核心引言：激光雷达是机器人的“眼睛”——如何用Python解析它的“视觉信号”？

一次从接口网关到异步消息驱动架构演化的互联网系统实践技术随笔分享录在互联网系统的实际演进过程中，很多架构并不是“设计出来的”，而是在不断应对业务压力、流量波动和团队协作成本的过程中，被一步步“逼”出来的。本文通过一个虚拟但高度工程化的案例，记录从接口网关到异步消息驱动架构的演化思路，并结合多语言代码，重点放在语法选择背后的工程逻辑。

面向微服务异步消息队列与可靠投递的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享在现代互联网微服务架构中，异步消息队列是解耦服务、削峰填谷、保证业务可靠性的重要手段。无论是订单处理、库存更新还是通知推送，合理的异步消息队列设计与可靠投递机制能够保障系统在高并发场景下的稳定性和业务一致性。

【大学院-筆記試験練習：线性代数和数据结构（2）】为了升到自己目标的大学院，所作的努力和学习，这里是线性代数和数据结构部分。3 つのベクトル ( 0 1 4 ) , ( 2 − 1 0 ) , ( 1 0 2 ) \begin{pmatrix} 0\ 1\ 4 \end{pmatrix}, \quad \begin{pmatrix} 2\ -1\ 0 \end{pmatrix}, \quad \begin{pmatrix} 1\ 0\ 2 \end{pmatrix} (0 1 4),(2 −1 0),(1 0 2) が一次独立か一次従属かを判定する。

机器学习试题总结目录一.选择题二.填空题三.判断题四.简答题总结自以下试题：(7 封私信) 机器学习笔试100题完全解析 - 知乎

人工智能之核心基础机器学习第四章决策树与集成学习基础第四章决策树与集成学习基础决策树就像“20个问题”游戏——通过一系列是/否问题，一步步缩小范围，最终做出判断。

目标检测模型选型+训练调参极简步骤清单本清单适配通用目标检测场景，兼顾精度优先、速度优先、边缘端部署三类需求，步骤可直接落地执行。根据选型决策树确定模型后，搭配最优骨干网络：

目标检测模型选型决策树核心原则：以业务需求优先级（精度/速度/部署环境）为导向，结合模型特性快速匹配

您好啊数模君

决策树模型-数学建模优秀论文算法决策树的思想源于人类对复杂问题的分步决策逻辑，其发展经历了从理论萌芽到工程化落地的三次关键突破：1966年，心理学家Hunt等人提出CLS（Concept Learning System），首次将“特征-决策”的分步过程抽象为树结构——根节点是初始问题，内部节点是特征判断，叶节点是决策结果。CLS是决策树的雏形，但未解决“如何选择最优特征”的核心问题。

【Python机器学习】决策树与随机森林：解释性与鲁棒性的平衡目录第一章引言第二章决策树的基础原理与分裂机制第三章信息增益、基尼不纯度与节点分裂标准第四章过拟合问题与剪枝策略

决策树 (Decision Tree)：像“猜猜看”游戏一样的AI算法不用担心自己没有基础，我们不谈复杂的数学公式，只用最直白的大白话和生活中的例子，带你通过这篇博客轻松搞懂什么是“决策树”。

线代第三章向量第一节：n维向量及其运算n 维向量是线性代数的核心基础概念之一，也是 AI 领域中数据表示、特征提取、模型计算的核心载体（例如机器学习中用 n 维向量表示样本的特征）。以下从定义、核心运算、运算性质、应用场景四个维度展开，结合推导和示例进行详细讲解。

机器学习题目总结（一）目录一.绪论1.选择题2.简答题二.模型的评估与选择1.选择题2.简答题3.计算题三.线性模型1.选择题

小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇（决策树）我们想一想计算机如何执行决策任务？当音乐应用推荐歌曲、电商平台建议商品，或银行系统处理贷款申请时，这些功能常依赖于一种算法进行决策。今天，我们将学习机器学习中的一种基本算法：决策树。它通过一系列规则对数据进行分类或预测，结构直观且易于理解。决策树会从数据中学习规则，并按照特征逐层划分，最终输出决策结果。

决策树项目——电信客户流失预测在机器学习中，性能测量是一项基本任务。因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC - ROC曲线。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线下面积）ROC（接收器工作特性）曲线。它是检查任何分类模型性能的最重要评估指标之一。

机器学习第三部分---决策树决策树是一种有监督学习算法，通过对训练样本学习建立分类或回归规则，以树状结构呈现，使所有数据从根节点逐步落到叶子节点得出预测结果。

机器学习——决策树之回归树解决回归问题的决策树模型你就是回归树回归树是一种基于决策树的监督学习算法，用于解决回归问题。通过递归地将特征空间划分为多个子区域，并在每个子区域内拟合一个简单的预测值（如均值），实现对连续目标变量的预测。

一招定胜负

机器学习算法三：决策树前一篇博客我们学习了逻辑回归的三种优化方法，但是逻辑回归主要解决的是二分类的问题，如果是更多的分类我们怎么办呢？这就引出我们今天的算法：决策树。