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梯度提升决策树 梯度提升决策树的python实现。该算法的核心部分仅使用numpy实现。 参考 梯度提升算法的详细信息 目录 要求 使用方法（用法） 实际示例（示例） MNIST分类（binary_classification） 通过人工数据进行分类（二进制分类，回归问题） 设置 要求 需要以下库来运行示例 numpy scikit-learn matplotlib pandas scipy 快速开始 与Docker一起运行 这是将docker和docker-compose预先安装在主机上的条件。 首先使用docker-compose构建映像，然后使用守护程序启动容器。 docker-compose build docker-compose up -d 示例命令在容器内运行 # コンテナの内部に潜り込む docker exec -it gbdt-app bash # sample.py

决策树（decision tree）类似于流程图的树结构，由一个根节点，一组内部节点和一组叶节点组成。每个内部节点（包括根节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝表示一个测试输出，每个叶节点表示一个类，有时不同的叶节点可以表示相同的类。

Business Intelligence Roadmap The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications 商业智能的不错的书

作者: Daniel Kroening / Ofer Strichman 出版社: Springer 副标题: An Algorithmic Point of View 出版年: 2008-5-23 介绍：Z3 等 SMT 求解器理论基础

中南大学电子信息工程，13级视频信号考试论文：快速帧间编码翻译 题目：Fast Intra Mode Decision for High Efficiency Video Coding (HEVC)

Quiver 是软件工程决策支持的一个步骤。 作为 BITS Pilani 的 Masters Software Systems 的一部分，Abhilash 完成的论文工作开始 http://sourceforge.net/projects/quiver-dss/files/AG-SemPresent1.0.pdf/download 第 2 阶段 该项目得到了广泛的评论在由印度计算机协会 (CSI) 组织的 CONSEG 2011 会议上。 http://www.ebay.in/itm/Proceedings-International-Conference-Software-Engineering-CONSEG-2011-/270829182208 Quiver 2 的要求在以下位置讨论： http://sourceforge.net/projects/quiver-dss /files/Requirements_Project002.pdf/download 无缝软件工程——软件开发生命周期自动化的一步软件工程在整个软件开发生命周期中，每一步仍然需要人工干预。 . 以自动化为最终目

本代码通过使用python代码实现CART带后剪枝决策树，使用pydotplus库绘制决策树，其中.cvs为数据文件，.png为绘制决策树图形，推荐在anaconda中运行.py 文件

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R的SARSOP library( sarsop ) library( tidyverse ) # for plotting 问题定义 我们的问题是状态空间，定义的states ，代表着真正的鱼类种群大小（以任意单位），以及动作空间， actions表示一定会有所收获（或试图收获）鱼的数量。 为简单起见，我们将允许从0收获到最大可能状态大小的任何操作。 库存招聘函数f描述了给定当前状态下的预期未来状态。 真正的未来状态将是随机抽取。 奖励函数确定当种群数量为x条鱼时捕集h条鱼的行动值； 为简单起见，本示例假定每单位收成的价格固定，而收割工作没有成本。 未来的奖励被打折。 states <- seq( 0 , 1 , length = 50 ) actions <- states observations <- states sigma_g <- 0.1 sigma_m <- 0.2