决策树(Decision Tree) 是一种数据结构,可以用来分类和回归,决策树是数据结构,但构建决策树有一系列的算法,决策树的核心之一就是利用算法构建最佳的决策树,以达到在训练数据和测试数据都表现优秀的效果。
有些 递推方程 的 特征方程 的 特征根 有 重根 的情况 , 特征方程解出来的 特征根有一部分是相等的 , 这样就使得 通解中的常数无法获取唯一的值 ;
递推方程求解完整过程 : 求解上述汉诺塔 常系数线性齐次递推方程 部分的通解 ,
( 1 ) 递推方程标准形式 : 写出递推方程 标准形式 , 所有项都在等号左边 , 右边是
使用上述解出的 特解 , 与递推方程 齐次部分的通解 , 组成递推方程的完整通解 ;
我们用 f(n) 表示爬到第 n 级台阶的方案数,考虑最后一步可能跨了一级台阶,也可能跨了两级台阶,所以我们可以列出如下递归公式:
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
原理:找出几个综合变量来代替原来众多的变量,使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量,且彼此之间互不相关
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
前言: 线代知识点多,有点抽象,写的时候尽量把这些知识点串起来,如果不行,那就两串。其包含的几大对象为:向量,行列式,矩阵,方程组。 观点 核心问题是求多元方程组的解,核心知识:内积、秩、矩阵求逆,应用:求解线性回归、最小二乘法用QR分解,奇异值分解SVD,主成分分析(PCA)运用可对角化矩阵 向量 基础 向量:是指具有n个互相独立的性质(维度)的对象的表示,向量常 使用字母+箭头的形式进行表示,也可以使用几何坐标来表示向量。 单位向量:向量的模、模为一的向量为单位向量 内积又叫数量积
文章目录 一、斐波那契数列求解 二、无重根下递推方程求解完整过程 一、斐波那契数列求解 ---- 1 . 斐波那契数列示例 : ( 1 ) 斐波那契数列 : 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 , \cdots ( 2 ) 递推方程 : F(n) = F(n-1) + F(n-2) 描述 : 第 n 项等于第 n-1 项 和 第 n-2 项之和 ; 如 : 第 4 项的值 F(4) = 5 , 就等于 第 4-1=3 项的值 F(4-1)=F(3) = 3 加
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
b. 当时投递简历时调研了一下,大文娱、本地生活以及飞猪,据说都不是太核心,竞争较小。
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
poly 函数将这些根重新转换为多项式系数。对向量执行运算时,poly 和 roots 为反函数,因此 poly(roots(p)) 返回 p(取决于舍入误差、排序和缩放)。
有一个房间,里面有 100 个人,每个人有 100 元。每过一会,每个有钱的人给随机的其他人 1 元,经过一段时间后,房间内的资金分配情况是怎样?
上篇文章中,我们给出一道北大强基考试中的试题,计算[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12],给出了一条没有任何数学直觉,纯硬算的弯路以及题目的参考答案,相关内容请戳:
前面我们已经从北大强基题出发,聊了题解和出题思路,并从好题切入,剖析了我对数学之美,数学解题之美,数学分析能力的本质和训练方法的理论。相关内容请戳:
针对使用Python求二元一次方程的根的问题,本文提出以上方法,通过本次实验,证明该方法是有效的,本次实验的方法比较单一,可以通过未来的学习对该方法进行优化。
上回我们针对这道北大强基题[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12]在答案的基础上给出了出题的可能思路,想一探究竟,相关内容请戳:
决策树在很多公司都实际运用于风险控制,之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。
优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据。
如果只用第一主成分可能丧失的信息太多,这样往往还需要计算p个原始指标的第二主成分y2。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54927178
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。
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。
设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,
主成分分析(principal component analysis,简称PCA)是一种经典且简单的机器学习算法,其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量,并从中选取少于原始变量数目且能解释大部分资料变异情况的若干新变量,达到降维的目的,下面我们先对PCA算法的思想和原理进行推导: 主成分即为我们通过原始变量的线性组合得到的新变量,这里假设xi(i=1,2,...,p)为原始变量,yi(i=1,2,...,p)为主成分,他们之间的关系
大数据文摘作品 编译:大茜、钱天培 R还是Python? 真是个千古难题! 如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化,R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习,整个自然语言处理,那你可还真得用Python。 如果你处于交叉领域,很可能就需要两种语言切换。后果是,写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警! 面对这种困境的绝不止你一个人!最近的KDnuggets Analytics的软件调查中,Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。 如果你真的想提高你在数据科学领域的能力,这两种
1 决策树/判定树(decision tree) ---- 1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种,有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在: 准确率:预测的准确与否是本算法的核心问题,其在征信系统,商品购买预测等都有应用。 速度:一个好的算法不仅要求具备准确性,其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行:具备容错等功能和扩展性等。 可规模性:能够应对现实生活中的实际案例 可解释性:运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结
如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化,R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习,整个自然语言处理,那你可还真得用Python。
先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python,对应写一句R。
在二叉树的一些应用中,常常要求在树中查找具有某种特征的结点,或者对树中全部结点逐一进行某种处理,这就需要对二叉树进行遍历。
# 来源:NumPy Essentials ch5 矩阵 import numpy as np ndArray = np.arange(9).reshape(3,3) # matrix 可以从 ndarray 直接构建 x = np.matrix(ndArray) # identity 用于构建单位矩阵 y = np.mat(np.identity(3)) x ''' matrix([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
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/52290505
EM算法不是模型,更确切的说是一种解决问题的思路。这个思路在机器学习中的场景是什么呢?
决策树是用于机器学习最流行的算法之一,尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
二叉树(Binary Tree)是一种树形结构,它的特点是每个节点最多只有两个分支节点,一棵二叉树通常由根节点、分支节点、叶子节点组成,如下图所示。每个分支节点也常常被称作为一棵子树,而二叉堆是一种特殊的树,它属于完全二叉树。
微分方程(3) 第四节 高阶微分方程 ---- 4.1 高阶齐次线性微分方程 4.1.1 高阶齐次微分方程的基本概念 1.n阶齐次线性微分方程的定义 例如 y^{n}+a_{1}(x)y^{n-1}+\dotsb+a_{n-1}(x)y^{'}+a_{n}(x)y=0 \qquad (1) 称为n阶齐次线性微分方程 2.n阶非齐次线性微分方程的定义 例如 y^{n}+a_{1}(x)y^{n-1}+\dotsb+a_{n-1}(x)y^{'}+a_{n}(x)y=f(x) \qquad (2) 称为n阶非齐
2、已知一个数列:1、1、2、3、5、8、13、。。。。的规律为从3开始的每一项都等于其前两项的和,这是斐波那契数列。求满足规律的100以内的所有数据
一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
\[ \left[ \begin{array}{ccc} \sigma_{x} &\tau_{xy} &\tau_{xz}\\ \tau_{yx} &\sigma_{y} &\tau_{yz}\\ \tau_{zx} &\tau_{zy} &\sigma_{z} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{ccc} 0 &1 &2\\ 1 & \sigma_{y} & 1\\ 2 &1 &0 \end{array} \right] \] 并已知经过该点的某一平面上的应力矢量为零矢量,求 \(\sigma_y\) 和主应力?
所谓的奇异点分析百度上给的是:从数学角度来说,所谓奇异性就是指函数的不连续或导数不存在,表现出奇异性的点称为奇异点…
思路:从 1 开始到 n ,每次以这个数为根,左子树存放比它小的数,右子树存放比它大的数。每个根不重复,因此每个树也必定不重复。
动态规划。令 dp[n][6*n],其中 dp[i][j] 表示前 i 个骰子产生点数 j 的次数。则 dp[-1][1...6*n] 就是每一种点数的次数。点数的总次数为 6^n,然后再求概率即可。状态转移方程很好找:dp[i][j] += dp[i-1][j-k],其中 k 为点数 1~6。时间复杂度为 O(n*(6*n)*6),空间复杂度为 O(n*(6*n))。
说明 如无特别说明都是实对称矩阵 定理 对称矩阵的特征值为实数 证明 设复数 为对称矩阵A的特征值,复向量x为对应的特征向量,即 因为x不同于0,所以 定理的意义 由于对称矩阵A的特征
这些题目都是考研常见的,主要还是题型的识别,然后记住类型,综合利用齐次方程与非齐次方程的关系,注意特解的设法,
摘要:包含机器学习常见算法公式、原理和优缺点比较,简介清洗,适合作为面试和考试前速查和记忆使用。 朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立) 再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn} 那么max(P(y
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写,字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算,Python的OpenCV库自然也不例外。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云