基于蚁群优化的改进决策树算法研究,张忠坤,周亚建,本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree),该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��
2023-02-19 22:15:09 413KB 决策树
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机器学习 深度学习 人工智能代码(python)实现决策树sklearn
2023-02-19 10:20:57 5KB python 人工智能 机器学习 深度学习
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基于决策树方法的员工素质与绩效关联分析研究,于晓,杨育,针对目前企业岗位需求说明中对员工素质的考核具有一定的主观性和模糊性,并且缺乏绩效的导向。本文运用数据挖掘中的决策树方法,
2023-02-16 11:15:27 220KB 首发论文
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ID3决策树c++版
2023-02-11 13:23:56 7KB 决策树
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心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性
2023-02-08 15:13:46 778KB
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决策树 概念 决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,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。相比朴素贝叶斯分类,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed e
2023-01-31 00:00:14 236KB 信息增益 决策树 学习
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Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业(水疗中心,餐厅,百货公司,酒吧,本地本地服务,商店,汽车)的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常,评论是由几百行左右的单词组成的简短文本,描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会,并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解,那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员,而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户,也是如此。 毕竟,在当今世界,每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中,我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析,主题建模,数据分析和评级预测的分类。 数
2023-01-29 20:44:46 2.59MB nlp machine-learning text-analytics yelp-dataset
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matlab最邻近内插代码人工智能临床医生:重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码,适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关: 作者:伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士,2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是: MIMIC-III: eICU-RI:未完全公开提供,此处提供子集: 队列定义:所有符合败血症3定义的成年患者: 该存储库包含: I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取(AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb) 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列(AIClinician_sepsis3_def_160219.m) 三, Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集(AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m) IV。 Matlab代码(AIClinician_core_160219.m)可以: 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型; 从针对MIMI
2023-01-17 18:10:40 349KB 系统开源
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决策树分类算法与应用.docx 决策树分类算法与应用.docx
2023-01-16 20:12:24 163KB 决策树
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主页有解释博客,可参考 本文要解决的问题为预测问题,即给出seer提取的癌症病人数据,如A病人的患病时长,性别,年龄等信息以及他是否死亡,通过训练后,给出某个病人的信息后就可以判定他是否死亡,具有一定的现实意义。同理还有股票涨跌问题
2023-01-14 19:17:59 1.93MB python stacking 决策树 随机森林
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