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决策树分析 之 简介 决策树分析的优缺点
序曲鹧鸪天·寻菊花无有戏作【宋】辛弃疾掩鼻人间臭腐场，古来惟有酒偏香。自从来住云烟畔，直到而今歌舞忙。...
2024-12-19 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
决策树模型 决策树模型图
SPSSAU-在线SPSS分析软件决策树模型DecisionTreeSPSSAU...
2024-12-19 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
C4.5算法解释 c4.5算法优点
C4.5算法是ID3算法的改进版，它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法，它同样基于信息熵的概念。...
2024-12-19 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
深刻理解决策树-动手计算ID3算法 id3决策树算法伪代码
作者：小伍哥来源：AI入门学习一、决策树概述决策树算法易于理解、可解释性强，是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，可分类，也可回归。现在许多最优秀的集成模型，基础也是决策树。因此，决策树系列算法是机器学习绕不过的大山。需要进行非常系统化、深...
2024-12-19 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
一篇文章搞明白决策树的那些事儿 一篇文章搞明白决策树的那些事儿作文
?决策树是一颗好树，是一颗可以帮我们做决策的树。决策树示意图所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。它不像神经网络这类算法喜欢用隐藏层搞暗箱操作，...
2024-12-19 btikc 技术文章 19 ℃ 0 评论 -
一文上手决策树:从理论到实战 决策树方法介绍
一、基础概念决策树是一类极为常用的机器学习方法，尤其是在分类场景。决策树通过树形结构来递归地将样本分割到不同的叶子结点中去，并根据每个叶子结点中的样本构成对该结点中的样本进行分类。...
2024-12-19 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论 -
深度学习工程师必看:更简单的超分辨重构方法拿走不谢
作者|YongGuo,JianChen等译者|刘畅出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）通过学习从低分辨率（LR）图像到高分辨率（HR）图像之间的非线性映射函数，深度神经网络在图像超分辨率（SR）任务上取得了较好...
2024-12-18 btikc 技术文章 19 ℃ 0 评论 -
机器学习:理解损失和损失函数 损失函数是干嘛的
当你训练监督机器学习模型时，你经常会听到最小化的损失函数...
2024-12-18 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论 -
NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小，同样适用于Scaling Law
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liya...
2024-12-18 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论 -
CLIP微调简明教程 微调怎么调
CLIP等多模态模型通过将图像等复杂对象与易于理解、生成和解析的文本描述联系起来，开辟了新的AI用例。但是，像CLIP这样的现成模型可能无法代表特定领域中常见的数据，在这种情况下，可能需要进行微调以使模型适应该领域。...
2024-12-18 btikc 技术文章 25 ℃ 0 评论
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