决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等，下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。
关注那些不断已被他人成功应用的新思路。你的原创思想只应该应用在那些你正在研究的问题上。
眼看着寒假快结束，小编也赶紧抓住寒假的尾巴，快马加鞭地学习了一下列生成（Column Generation）的方法，并结合往期公众号的代码：
上述方法虽然能够实现全排列，但是方法的复杂度还是很高。指数级别增长。因为要遍历很多没用的情况。所以当数据较大并不能高速处理。所以换一种思路处理。 设[a,b,c,d]为abcd的全排列 那么，该全排列就是 [1,2,3,4]（四个数的全排列）=
回溯法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就「回溯」返回，尝试别的路径。
决策树算法生成的一颗完整的决策树会非常的庞大，每个变量都被详细地考虑过。在每一个叶节点上，只要继续分支就会有信息增益的情况，不管信息增益有多大，都会进行分支操作。最终所达到的目的是决策树的叶节点所覆盖的训练样本都属于同一类。
KD 树有许多应用，从对天文物体进行分类到计算机动画，再到加速神经网络，再到挖掘数据再到图像检索等。
一、树算法介绍 当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点： 1）决策树的够造不需要任何领域知识，就是简单的IF...THEN...思想 ； 2）决策树能够很好的处理高维数据，并且能够筛选出重要的变量； 3）由决策树产生的结果是易于理解和掌握的； 4）决策树在运算过程中也是非常迅速的； 5）一般而言，决策树还具有比较理想的预测准确率。 CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时
回溯法（英语：backtracking）是暴力搜寻法中的一种。是一种可以找出所有（或一部分）解的一般性算法
显示约束和解空间：规定每个分量xi取值的约束条件称为显式约束。对给定的一个问题，显示约束规定了所有可能的元组，他们组成问题的候选解集，被称为该问题实例的解空间。 隐式约束和判定函数：隐式约束给出了判定一个候选解是否为可行解的条件。一般需要从问题描述的隐式约束出发，设计一个判定函数，程序根据判定函数判断一个解是否为可行解。 最优解和目标函数：目标函数，也称代价函数，用来衡量每个可行解的优劣。使目标函数取得最大（小）值的可行解为问题的最优解。 剪枝函数：为了提高搜索效率，在搜索过程中使用约束函数，可以避免无谓地
回溯法，又叫试探法，是一种寻找最优解的暴力搜寻法，也比较容易理解（适合小白学习）。但是，由于暴力，回溯法的时间复杂度较高，因此在比较一些数字较大的问题时，比如上次我们提到的最短路径问题等，运行时间一般比较长。
分支限界算法是一种解决最优化问题的常用算法，其基本思想是将问题的解空间划分为一棵树，每个节点代表一个可能的解，从根节点开始搜索，搜索过程中根据约束条件和限界条件，逐步减小搜索空间，只保留可能成为最优解的子树。具体来说，分支限界算法有以下几个基本步骤：
在回溯算法：求组合问题！中，我们通过回溯搜索法，解决了n个数中求k个数的组合问题。
i表示组合中的第1个元素, 若索引i距离n不到所需元素个数(k - path.size())则break
本文介绍了什么是机器学习，机器学习的应用，机器学习的算法，机器学习的框架，机器学习的调参，机器学习中的竞赛，以及机器学习的前景。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
导语：本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。
王新民 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在编程之前，我们先了解一些基本的概念，来帮助我们创建一个简单的象棋AI机器人：移动生成、棋局评估、最大最小搜索和α-β剪枝搜索过程这四个概念。 在每个步骤中，我们将会在已有的程序上加入上述经典的象棋编程优化技术，来进行改进我们的象棋机器人。同时我会向大家演示各种优化参数是怎么影响算法的下棋风格和计算速度的。 作者Lauri Hartikka提到：“我已经无法战胜我创造出来的象棋机器人。我觉得导致这个结果的原因不是因为我下棋技术太烂，就是算法已经足够优秀。
0-1整数规划与隐枚举法-感受剪枝的魅力 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整数规划；若允许存在一部分变量不一定为整数，则称为混合整数规划。而本文要讨论的0-1整数规划则是纯整数规划的特殊情况，即所有变量要么等于0，要么等于1，故这种变量又成为逻辑变量。 0-1整数规划在生活中还是很常见的，通常可以总结为“是”“否”问题。例如，有n个产品销地x1,...,xn可供选择，为使得利润最大，那么每一个销地都面临是否选择的问题，通常还会
最近我在实际工作中，接手了兄弟部门开发的一个模块，然后有部分用户提了一个问题到我这里。
全排列: {[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]}
下面以一个例子来说明单源最短路径问题：在下图所给的有向图G中，每一边都有一个非负边权。要求图G的从源顶点s到目标顶点t之间的最短路径。
我们的世界纷繁复杂，看起来完全不可捉摸。但在很多场景下，它运行的本质其实是通过付出最小的代价获得最大化收益。例如在自然界里的自然选择，光的运行路径。对于人的世界更是如此，由于我们做任何事情，任何选择都要付出相应的成本，因此选择一种决策方式让我们以最小的代价获得最大化的回报无疑是我们行动思考的核心。
1 . 决策树规则表示形式 : 决策树 中蕴含的 规则可以使用 IF-THEN 形式表示 ;
谁说这道题回溯法就不能AC？我偏要AC！！ 回溯法需做好剪枝优化和记录结果的数据结构不能太复杂就能飘过，比如不能用vector记录结果
最近又刷起了算法，仿佛回到了大一时奋战到深夜场景，走上社会之初发现大学里学的都是啥玩意儿，工作中基本遇不到，各种数据结构都被封装的妥妥的根本不需要我们去操心，以至于越来越浮于表面。
决策树是通过不断地对属性进行划分，最终形成的树状结构，叶节点为决策结果。决策树训练过程中需要寻找最优划分属性，可以通过信息增益、增益率等指标进行划分。而预剪枝是在决策树生成过程中进行的优化，可能导致欠拟合，后剪枝需要得到一颗完整决策树后再进行处理，消耗的资源更多。连续值及缺失值也可以用于决策树生成。多变量决策树的生成需要线性分类器的辅助
你学习算法的时候有没有感觉很难，为什么学习算法这么难，而你学软件开发的时候感觉很简答很有意思呢？算法不仅仅是算法本身，它包含了数学知识，包含了数据结构，像一些数组，栈，队列，矩阵，树，图等内容，包含了逻辑思维，可以说算法是计算机与数学之间联系起来的桥梁，我们计算机人士最重要的就是具有解决问题的能力，而算法正是让我们提升解决问题能力的重要手段
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/47617801
命题规则：由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句（if-then规则）。
文章目录 1 回溯法（排序+first索引+跳过重复元素+右分支收紧） 📷 1 回溯法（排序+first索引+跳过重复元素+右分支收紧） 结合问题性质，基于回溯模板额外添加的主要步骤如下 排序使重复元素相邻 first索引剪枝左分支不同序重复解 跳过重复元素（两者相同且nums[i-1]用过则nums[i]不再用） 右分支收紧（candidates[i] + sum > target） class Solution { int size; vector<vector<int>> solut
第一部分：深度学习 下载PDF版请点击阅读原文 1、神经网络基础问题 （1）BP，Back-propagation（要能推倒） 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法
后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是:
X老板脾气古怪，他们公司的电话分机号都是3位数，老板规定，所有号码必须是降序排列，且不能有重复的数位。比如：
最近，快手 Y-Tech 西雅图 AI lab 联合罗切斯特大学等研究者提出了一种基于能耗建模的压缩方法，他们一脉相承的两篇论文分别被 ICLR 2019 和 CVPR 2019 接收。在这篇文章中，我们将介绍这种新型模型压缩的核心思想及主要做法，神经网络压缩也许该走向有目标的前进之路了。
C4.5，是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法，也是上节所介绍的ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。
回溯算法实际上是对所有结果的一种暴力枚举方法，以走迷宫为例，它尝试走每条路径，一旦路径不通则退回到最近的分岔点，继续尝试下一条路径，如此反复，直到找到一条正确的路径，或者走完所有路径。对于诸如八皇后、数独这类往往需要枚举所有可能性方案的问题，使用回溯算法再合适不过了。回溯算法采用递归的方式去遍历所有可能结果，时间复杂度高达 O(n!) ，一般需要伴随“剪枝”操作，以应对庞大的时间复杂度。
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题，本文着重对这类问题的解法及优化进行探讨和研究． 本文主要从动态规划的几个步骤——划分阶段，确立状态，状态转移以及程序实现来介绍这类问题的一般解法，会特别针对到目前为止信息学竞赛中涌现出来的几类题型的解法作一个探讨．结合例题，本文还会介绍作者在减少状态总数和降低转移开销
以羊驼LLaMA 2 7B为基础，通过定向结构化剪枝得到1.3B和3B剪枝后的Sheared-LLama模型。
解题思路： 本问题是典型的回溯问题，需要使用深度优先搜索（DFS）+ 剪枝解决。
前一段时间一直在谈支持向量机，一直到上次给出了改进版的最小二乘支持向量机在实际工程问题中的应用为止算是告一段落了，从今天开始将以斯坦福大学-吴恩达教授的机器学习课程为来源分期发布一些课程的笔记，大家最好先提前看一看吴恩达老师的课程，深入浅出，很透彻，特佩服他，不仅理论上做的好，理论到实际的转化更是到位，非常棒。好了，开始今天的主题-------整数规划，特别是0-1整数规划~~~~~~~~~ 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整
algo-decision-tree-conditional-probability
程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址：http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策
决策树是基于树结构来进行决策的，这是一种人在决策时自然的处理机制，即进行决策时，会进行一系列的“子决策”，每个决策过程中进行的判断，都是在上次决策结果的限定范围内，每个决策都只考虑在当前的判断，经过这些子决策，得到最终决策。
最先进的深度神经网络 (DNN) 剪枝技术在训练开始前一次性应用，借助剪枝分数的单一标准评估稀疏架构。基于单独分数的剪枝权重对于某些架构和修剪率很有效，但对于其他架构和剪枝率也可能失败。作为剪枝分数的通用基线，有研究者引入了广义synaptic score（GSS）的概念。
这个“掰着指头算”就是一个数字一个数字的尝试，通过穷举获得问题的结果集，对于复杂的有限空间的问题，通过穷举的方法是最容易想到且十分有效的。 可以想象，走迷宫方式就是经典的“穷举”，沿着一个方向走，到达一个交叉点时，先选择一条路，当无路可走时，就退回上一个交叉点，选择接下来的一条路，这个方法就是典型的“回溯算法”，寻找迷宫出口的路，就是搜索路径，而交叉口就是“回溯点”。 由于回溯算法的通用性，他又有着“通用解题方法”的美称。
对于训练集数据，通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。
回溯法：有通用解题法 之称，可以系统的搜索一个问题的所有解和任一解，是一个既带有系统性，又带有跳跃性的搜索算法。 算法基本思想： 确定解空间后 从开始节点出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。 如果当前扩展结点不能再向纵深方向移动，当前节点为死节点。此时，应该往回移动至最近的一个活节点处。，并是这个或节点成为当前节点的扩展结点。 提高算法方式（剪枝函数）： 1 用约束函数在扩展结点出剪去不满足约束的子树 2 用限界函数剪去得不到最优解的子树。 回溯法解题步骤： 1 定义问题的解空间
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
