决策树

Spring Boot 与 Java 决策树：构建智能分类系统🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

十七算法实验室

Matlab实现北方苍鹰优化算法优化随机森林算法模型（NGO-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种新颖的群智能优化算法，灵感源自北方苍鹰捕食时的策略。该算法通过模拟苍鹰的搜寻、接近和捕捉猎物的行为模式，实现对解空间的高效探索与开发。NGO具有较强的全局搜索能力和快速收敛的优点，适用于解决复杂的优化问题。

【机器学习】决策树算法原理详解决策树是一种解决分类问题的算法，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。决策树即可以做分类，也可以做回归。它主要分为两种：分类树和回归树。

机器学习（贝叶斯算法，决策树）假设现有两个数据集，分为两类我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1(图中红色圆点表示的类别)的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2(图中蓝色三角形表示的类别)的概率，那么对于一个新数据点(x,y)，可以用下面的规则来判断它的类别：

孤单网愈云

11.13机器学习_贝叶斯和决策树假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1(图中红色圆点表示的类别)的概率，用p2(x,y)表示数据点(x,y)属于类别2(图中蓝色三角形表示的类别)的概率，那么对于一个新数据点(x,y)，可以用下面的规则来判断它的类别：

秀儿还能再秀

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的框架，由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点，非常适合大规模数据的训练任务，尤其在分类和回归任务中表现突出。LightGBM的核心原理可以从以下几个方面来理解：

机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论、统计学、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。在机器学习领域，决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）是两种非常流行且强大的分类和回归算法。它们通过模拟人类决策过程，将复杂的数据集分割成易于理解和处理的子集，从而实现对新数据的准确预测。

24.11.14 朴素贝叶斯分类决策树-分类

决策树基本 CART Python手写实现参考资料： https://blog.csdn.net/weixin_45666566/article/details/107954454 https://blog.csdn.net/Elenstone/article/details/105328111

光明中黑暗

机器学习决策树1、决策节点通过条件判断而进行分支选择的节点。如：将某个样本中的属性值(特征值)与决策节点上的值进行比较，从而判断它的流向。

11.14 机器学习-朴素贝叶斯+决策树算法# 贝叶斯底层逻辑一个数据有可能是几种结果选一个概率最高的结果赋给它# 朴素贝叶斯假设各个特征之间全部独立 P(A*B*C*D*E)=P(A)*P(B)*P(C)*P(D)*P(E)

十七算法实验室

Matlab实现麻雀优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于自然界中麻雀觅食和躲避天敌行为的新型群智能优化算法。SSA通过模拟麻雀群体中个体之间的信息交流和社会互动来指导搜索过程，旨在高效地探索解空间并找到最优解。该算法具有较强的全局搜索能力和局部开发能力，适用于求解各种复杂的连续优化问题。

机器学习基础04_朴素贝叶斯分类&决策树分类目录一、朴素贝叶斯分类理论1、贝叶斯分类理论2、条件概率3、全概率公式4、贝叶斯推断5、朴素贝叶斯推断

编程、小哥哥

设计模式之组合模式(营销差异化人群发券，决策树引擎搭建场景)前言：往往很多大需求都是通过增删改查堆出来的，今天要一个需求if一下，明天加个内容else扩展一下。日积月累需求也就越来越大，扩展和维护的成本也就越来越高。往往大部分研发是不具备产品思维和整体业务需求导向的，总以为写好代码完成功能即可。但这样的不考虑扩展性的实现，很难让后续的需求都快速迭代，久而久之就会被陷入恶性循环，每天都有bug要改。从上图可以看到这有点像螺丝🔩和螺母，通过一堆的链接组织出一棵结构树。而这种通过把相似对象(也可以称作是方法)组合成一组可被调用的结构树对象的设计思路叫做组合模式。

小馒头学python

机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

秀儿还能再秀

机器学习：随机森林——基于决策树的模型随机森林是通过构建多棵相对独立的决策树来进行预测的集成方法，用于分类或回归任务。其核心思想是“bagging”（Bootstrap Aggregating），即在训练时从数据集中有放回地随机采样，生成多份样本集，每份样本集用于训练一棵决策树。最后，将所有决策树的预测结果通过投票（分类）或平均（回归）得到最终结果。

机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论、统计学、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。在机器学习领域，决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）是两种非常流行且强大的分类和回归算法。它们通过模拟人类决策过程，将复杂的数据集分割成易于理解和处理的子集，从而实现对新数据的准确预测。

十七算法实验室

Matlab实现鼠群优化算法（ROS）求解路径规划问题目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍鼠群优化算法（ROS）是一种受自然界老鼠群体行为启发的优化算法。该算法通过模拟老鼠在寻找食物时的探索、跟随和聚集行为来探索问题的最优解。ROS因其高效的全局搜索能力和局部搜索能力而受到广泛关注。

万字长文解读机器学习——决策树🌺历史文章列表🌺决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过一系列的规则将数据集划分为不同的子集，从而进行分类或预测。决策树算法直观、易于解释，并且能够处理复杂的特征交互。

秀儿还能再秀

机器学习：决策树——ID3算法、C4.5算法、CART算法决策树是一种常用于分类和回归问题的机器学习模型。它通过一系列的“决策”来对数据进行分类或预测。在决策树中，每个内部节点表示一个特征的测试，每个分支代表特征测试的结果，而每个叶节点则表示分类结果或回归值。