决策树

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。

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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。

MATLAB 实现基分类器为决策树的 AdaBoost特点：一、主文件 demo_AdaBoost_DT.m二、训练函数 adaBoostTrain.m三、决策树桩 decisionStump.m

机器学习--决策树概念：决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。

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决策树开篇在机器学习的庞大算法体系中，决策树绝对是“亲民派”的代表。它不像神经网络那样充满黑箱神秘感，也不像SVM那样需要复杂的数学推导，而是用一种类似“流程图”的直观结构，把决策逻辑清晰地呈现出来。小到日常的“今天要不要带伞”，大到企业的“客户是否会流失”预测，决策树的思维无处不在。今天，我们就从基础原理、核心构建步骤、常用算法到实际应用，全方位拆解这个“简单又强大”的算法。

机器学习算法之决策树一、决策树概念：决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。

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机器学习（决策树）决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。

机器学习——决策树决策树是一种直观且易于解释的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过模拟人类决策过程，将复杂问题拆解为一系列简单的判断规则，最终形成类似 “树” 状的结构。以下从基础概念、原理、算法类型、优缺点及应用场景等方面展开详细介绍。

决策树与回归树简介：原理、实现与应用决策树是一种有监督学习算法，通过对训练样本的学习建立分类或回归规则，并依据这些规则对新样本进行预测。它的核心思想是将数据从根节点逐步划分到叶子节点，形成一个树状结构。

决策树：让机器像人类一样做选择的“思维导图”想象一下，如果你要决定今天是否出门晨跑，你的大脑会自动进行一系列判断：下雨了吗？昨晚睡得好吗？今天忙吗？这种分步骤的决策过程，正是决策树算法的灵感来源。

sklearn函数总结十 —— 决策树纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结九目录17、决策树17.1 决策树的结构17.2 决策树的工作原理

基于时序大模型+强化学习的虚拟电厂储能调度系统：从负荷预测到收益最大化的实战闭环最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。

ID3，C4.5，CART对比ID3、C4.5和CART是三种经典的决策树算法，均用于分类或回归任务，但在核心思想、分裂标准、处理能力等方面存在差异。

基于MLOps+LLM的模型全生命周期自动化治理系统：从数据漂移到智能回滚的落地实践摘要：大模型上线后，面对训练数据污染、Prompt注入攻击、推理成本失控、模型性能劣化等问题，运维团队每天疲于奔命。我用MLflow+LangGraph+Prometheus搭建了一套模型智能治理系统：自动检测数据分布漂移并触发重训，实时监控Prompt攻击模式，动态调整推理资源配额，模型效果劣化时自动触发金丝雀回滚。上线后，模型迭代周期从2周缩短至4小时，推理成本降低55%，线上事故率下降83%。核心创新是把LLM作为"治理策略生成器"，将监控指标转化为可执行的MLOps流水线操作。附完整Kuberne

【机器学习：决策树】在机器学习中，有一个非常重要的常用结构就是树，对机器学习中树的理解可以类比数据结构中的树，其实是一个道理。以改种方式实现的算法有很多，比如随机森林、GBDT、XGBoost等。这种树形结构在机器学习中称为决策树。

基于多智能体强化学习的云资源调度系统：如何用MARL把ECS成本打下来60%摘要：面对双11期间ECS成本暴涨300%、K8s调度延迟飙升至8秒的噩梦，我用MADDPG+GAT+LLM决策器搭建了一套多智能体调度系统。每个微服务都是一个智能体，通过图注意力网络感知全局负载，用分布式强化学习博弈出最优资源分配。上线后，CPU利用率从32%提升至79%，成本降低62%，调度延迟稳定在200ms以内。核心创新是将LLM作为"高层策略网络"，把业务规则（如"支付服务优先级>P0"）转化为奖励函数权重，实现"人机共智"。附完整TensorFlow+Ray实现和Prometheus监控方案，

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硅基计划4.0 算法记忆化搜索我们以斐波那契数做一个简单的示例可以很清楚的看到我们dfs(2)存在重复递归情况，占用额外开销因此我们记忆化搜索就是搞一个数组，去记录这次递归的值，当遇完全一样的递归情况的时候直接从这个结果中取值就好，最大程度地避免了重复递归的情况，理论上可以从2^n时间复杂度降到n线性级别的时间复杂度因此我们备忘录的策略就是，递归返回值返回之前，先把这个值存入备忘录，当我们再次递归到相同的情况的时候，直接从这个数组中取值就好因此我们斐波那契数可以使用记忆化搜索实现