決策樹是最重要的機器學習算法之一，其可被用于分類和回歸問題。本文中，我們將介紹分類部分。
2020-10-12 16:39:34
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、預測和管理飛機的運行狀態(tài)。鑒于此，將機器學習中的決策樹算法應用到故障診斷技術中，建立了復雜的數(shù)學模型，提出了一種基于飛機狀態(tài)參數(shù)構成的決策樹的飛機級故障診斷建模方法，對飛機健康管理應用的發(fā)展具有一定的參考意義，有利于健康管理系統(tǒng)朝著更加綜合化、智能化、網(wǎng)絡化和標準化的方向發(fā)展。
2023-11-16 16:40:27918 
決策樹算法是機器學習領域的基石之一，其強大的數(shù)據(jù)分割能力讓它在各種預測和分類問題中扮演著重要的角色。
2023-12-13 09:49:562515 
決策樹在機器學習的理論學習與實踐
2019-09-20 12:48:44
在本文中，我們將討論一種監(jiān)督式學習算法。最新一代意法半導體 MEMS 傳感器內(nèi)置一個基于決策樹分類器的機器學習核心（MLC）。這些產(chǎn)品很容易通過后綴中的 X 來識別（例如，LSM6DSOX）。這種
2023-09-08 06:50:22
現(xiàn)在做了一個電能表是以cs5463和PCP16F1933為主的功率表，現(xiàn)在的問題是：接上電壓還沒有接負載的情況下功率和功率因數(shù)都有了數(shù)值顯示，請求大家指教。1259532951扣扣
2016-07-26 01:09:32
什么是電能表？單項電能表的內(nèi)部主要結構是怎樣構成的？電能表與感應電機的磁極結構有哪些不同？
2021-08-02 06:24:45
對于用電量計量工具使用電能表，也稱為電度表。早期的電能表使用機械感應線原理，由于它本身功耗、精度以及不易聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在逐步被電子電路表取代。下面的電能表就是單位中替換下的機械單項電能表。淘汰下的單項機械
2021-07-05 07:12:10
責任界限，現(xiàn)就這一類問題的判定方法，造成潛動的原因及發(fā)生潛動后的處理方法，作簡要介紹。 一、潛動現(xiàn)象的判定 電能表出現(xiàn)潛動，必須滿足下面幾個條件 1.直接接入式電能表電流線圈中應無電流
2009-08-20 14:56:21
電能表的分類以及命名規(guī)則一、電能表的分類1、根據(jù)原理分：可分為機械式電能表、電子式電能表和機電一體式電能表三大類。機械式電能表是根據(jù)電磁感應的原理制造而成，當電壓線圈接入電源電壓，電流線路通過負載
2011-11-12 21:24:30
電能表接線端接了一個插座和一個100W的燈泡 ，燈泡工作后電能表開始轉動，但是拿一個用電器插到插座后，燈泡還亮但是電能表不轉了，，怎么回事？？？？？是哪里做了手腳??？？？我知道是騙人的，但是我想知道原理
2011-04-12 20:39:31
EMS頻譜對應電能表計量誤差值精確測量的方法
2015-08-05 15:15:12
ML--決策樹與隨機森林
2020-07-08 12:31:39
電能表作為電能計量的基本設備，受到國家電力部門的長期重視，電能表生產(chǎn)企業(yè)更是不遺余力地尋求設計與開發(fā)性能俱佳且成本更低的解決方案。目前國內(nèi)的電能表設計已經(jīng)走過了由8位MCU向通用DSP甚至專用DSP
2019-08-29 07:10:46
TI單相電能表電路說明
2014-02-21 15:15:04
如何去計算三相四線制有功電能表的實際用電量？三相四線制有功電能表是怎樣進行接線的？
2021-08-11 09:01:55
決策樹決策樹是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形
2022-03-05 14:15:07
本文主要介紹支持向量機、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應用。講解了支持向量機SVM線性與非線性模型的適用環(huán)境，并對核函數(shù)技巧作出深入的分析，對線性Linear核函數(shù)、多項式
2021-09-01 06:57:36
`隨著科學技術的發(fā)展，AI愛好者越來越多，除了一些精通AI的大神，還有很多的技術小白也對這方面感興趣，他們想學習一些機器學習的入門知識。今天，訊飛開放平臺就帶來機器學習中的一個重要算法——決策樹。在
2018-05-23 09:38:48
統(tǒng)計學習方法決策樹
2019-11-05 13:40:43
單相電能表防竊電的方法 [/hide]
2009-04-17 11:53:36
利用決策樹中CART算法識別印第安人糖尿病患者
2019-05-06 12:16:27
本帖最后由 天道酬勤yqjykn 于 2015-5-1 11:43 編輯
基于單片機作為主控器件并利用電能計量模塊CS5460A對電量進行計量，設計一款數(shù)字電能表。1、課題研究背景，目前國內(nèi)
2015-05-01 09:39:22
本發(fā)明公開一種基于機器學習的車位狀態(tài)預測方法，基于歷史數(shù)據(jù)，建立回歸決策樹模型進而構建改進決策樹模型，對每個區(qū)域的停車率進行預測，基于停車率和用戶喜好度為用戶推薦相應的停車區(qū)域，獲取相應停車區(qū)域
2023-09-21 07:24:58
復費率電能表中，鋰電池的正確使用方法一般應考慮哪些因素?首先，鏗電池的選擇應考慮是否環(huán)保，是否適用于長期儲備短時放電電流的產(chǎn)品，溫度范圍、使用壽命、電池容量、儲備時的自放電率、電池電壓、安全性能等
2013-06-19 10:17:45
本文介紹了一種多功能電能表的設計方法，要詳細說了電能表的工作原理和設計思路，重點介紹了電源設計和電能計量模塊的原理、實現(xiàn)及注意事項。
2021-04-09 06:07:44
如何通過ModbusRTU協(xié)議讀取電能表的數(shù)據(jù)？
2021-12-08 07:16:13
一、按準確度等級分：普通級：0.2S，0.2，0.5S，0.5，1.0，2.0，3.0級，用于測量電能。精密級：0.01，0.05級，主要作為校驗普通級電能表的校驗基準。二、按平均壽命的長短，單相
2018-05-23 15:52:54
使用 UNICO（v9.10.0.0），生成具有多個決策樹的 UCF 文件的過程似乎是：1.加載所有決策樹的所有測試數(shù)據(jù)，像對單個樹一樣標記每個數(shù)據(jù)集（大概標簽需要在所有樹中是唯一的）2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
1、感應系電能表的結構感應系電能表的結構圖感應系電能表的結構如圖所其主要組成部分有：(1)驅(qū)動元件用來產(chǎn)生轉動力矩，由電壓元件和電流元件兩部分組成。電壓元件是指在E字形鐵心上繞有匝數(shù)多且導線截面較小
2018-01-29 10:46:44
(決策樹，就是做決策的節(jié)點間的組織方式像一棵倒栽樹)核心算法ID3的改進算法，C4.5相比于ID3改進的地方有：1、用信息增益率選擇屬性ID3選擇屬性用的是子樹的信息增益，這里可以用很多方法來定義信息
2018-11-06 17:02:30
機器學習——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
李航統(tǒng)計學習第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25
電子電能表和紅外抄表.AVR
2013-04-05 14:52:04
電子式電能表的特點有哪些？電子式電能表應用中的相關問題有哪些？
2021-09-18 07:33:16
小弟才疏學淺，剛入手電測行業(yè)不久，求各位大神指明明路?，F(xiàn)需要一般電子式電能表的程序設計，主要是高低頻校表脈沖的產(chǎn)生部分，電表不是用的計量芯片而是ADC+DSP的方式
2012-12-06 20:32:33
learning），又稱再勵學習、評價學習，學習不是單一方法，而是一種機器學習方式，在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。 強化學習例子：馬爾可夫決策過程 通用機器學習算法列表 1. 線性回歸
2018-10-23 14:31:12
` 本帖最后由 一只耳朵怪 于 2018-5-24 16:41 編輯
電能表，是用來測量電能的儀表，又稱電度表，火表，千瓦小時表，指測量各種電學量的儀表。 電能表分類按用途：有功電能表、無功
2018-05-24 15:11:57
介紹了決策樹分類技術，并用其對汽車銷售企業(yè)的調(diào)查問卷進行數(shù)據(jù)分析，挖掘出最近一年內(nèi)有購車意愿的客戶的特征，從而提高營銷的成功率。證明了決策樹數(shù)據(jù)挖掘技術在汽車
2009-09-09 15:49:08
13 一個基于粗集的決策樹規(guī)則提取算法:摘要：決策樹是數(shù)據(jù)挖掘任務中分類的常用方法。在構造決策樹的過程中，分離屬性的選擇標準直接影響到分類的效果，傳統(tǒng)的決策樹算法往往
2009-10-10 15:13:3412 基于屬性相似度的決策樹算法:針對ID3 算法的多值偏向問題，提出一種基于屬性相似度的、能夠避免多值偏向問題的ID3 改進算法——NewDtree 算法，并應用理論分析方法對NewDtree 算
2009-10-17 23:07:4916 在數(shù)據(jù)挖掘中我們往往會忽略離群數(shù)據(jù)，可是這些數(shù)據(jù)卻往往包含重要的信息。本文采用了將決策樹與相異度相結合的方式進行離群數(shù)據(jù)的挖掘。通過計算決策樹中各屬性的信息
2010-01-15 14:28:055 以決策樹數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關系管理（CRM）中的應用為例，進行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征，從而提高CRM對市場活動和銷售活動的分
2010-08-02 12:18:080 引入了基于粗糙集理論的屬性約簡進行屬性的降噪和排序處理，然后結合決策樹理論的C4.5算法來對自診斷電子稱重儀表進行分析，取信息增益率最大的結點作為決策樹的根，以此使分裂
2011-10-08 14:43:1024 該方法利用決策樹算法構造決策樹,通過對分類結果中主客觀屬性進行標記并邏輯運算,最終得到較客觀的決策信息,并進行實驗驗證。
2012-02-07 11:38:0327 基于決策樹學習的智能機器人控制方法！資料來源網(wǎng)絡，如有侵權，敬請見諒
2015-11-30 11:33:4415 對電能表進行檢驗前，應根據(jù)電能表的相線類型，將電能表正確連接到電能表校驗裝置的電壓電流輸出端。裝置上的各組電壓端子內(nèi)部是并聯(lián)的，多塊表同時校驗時可將各塊表的電壓口路分別接入各自表位的電壓端子，電流回路要求串聯(lián)起來接入裝置。
2016-08-02 15:11:104361 關于決策樹的介紹，是一些很基礎的介紹，不過是英文介紹。
2016-09-18 14:55:040 為什么要引入隨機森林呢。我們知道，同一批數(shù)據(jù)，我們只能產(chǎn)生一顆決策樹，這個變化就比較單一了，這就有了集成學習的概念。
2017-10-18 17:47:374171 
決策樹算法最早源于人工智能的機器學習技術，用以實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的探究和新數(shù)據(jù)對象的分類預測U。由于其出色的數(shù)據(jù)分析能力和直觀易懂的結果展示等特點，決策樹成為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術。隨著信息化技術
2017-10-28 12:58:360 路徑最短，從而提升分類的速度和準確率。通過實例對改進算法生成決策樹產(chǎn)生的結果分析，表明了該算法生成的決策樹結構更簡單，時間復雜度更優(yōu)。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051 最近打算系統(tǒng)學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn)，文中我將對決策樹
2017-11-15 13:10:0415253 
今天，我們介紹機器學習里比較常用的一種分類算法，決策樹。決策樹是對人類認知識別的一種模擬，給你一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù)，如何用盡可能少的特征，對這些數(shù)據(jù)進行有效的分類。 決策樹借助了一種層級分類的概念
2017-11-16 01:50:011855 針對經(jīng)典C4.5決策樹算法存在過度擬合和伸縮性差的問題，提出了一種基于Bagging的決策樹改進算法，并基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化。首先，基于Bagging技術對C4.5算法
2017-11-21 11:57:081 故障樹分析廣泛應用于核工業(yè)、航空航天和交通控制等安全攸關領域的安全性分析。求解故障樹的最小割集是故障樹分析的關鍵步驟。目前，對于大規(guī)模故障樹的最小割集的求解方法主要是將故障樹轉化為二元決策圖之后求解
2017-11-21 16:05:0310 目前關于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法，在代價敏感學習與剪枝優(yōu)化算法相結合方面還沒有較好的研究成果。基于經(jīng)濟學中的效益成本
2017-11-30 10:05:190 不同）采用決策樹進行數(shù)據(jù)挖掘是當前研究熱點。本文基于貪心算法的思想，提出了一種非一致決策表的決策樹分析方法。首先使用多值決策方法處理非一致決策表，將非一致決策表轉換成多值決策表（即用一個集合表示樣本的多個決策值）然
2017-12-05 14:30:450 決策樹技術在數(shù)據(jù)挖掘的分類領域應用極其廣泛，可以從普通決策表（每行記錄包含一個決策值）中挖掘有價值的信息，但是要從多值決策表（每行記錄包含多個決策值）中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260 決策樹分類器，是一種基于實例的分類算法，廣泛被應用于人工智能領域。ID3算法是最為經(jīng)典的決策樹建樹算法，它通過遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來構造決策樹。決策樹的結構有時非常龐大和復雜，而決策樹分類
2017-12-07 11:23:031 根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個決策樹就是機器學習的課程，創(chuàng)建一個決策樹可能會花費較多的時間，但是使用一個決策樹卻非常快。創(chuàng)建決策樹時最關鍵的問題就是選取哪一個特征作為分類特征，好的分類特征能夠最大化的把
2021-08-27 14:38:5419567 
決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法，于1986年由Quinlan提出，該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標準
2017-12-12 11:20:550 針對靜態(tài)算法對大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題，構造了基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法，并將其應用于旋轉機械故障診斷中。將粗集與決策樹結合，用增量方式實現(xiàn)樣本抽??；經(jīng)過動態(tài)約簡、決策樹構造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050 針對當前決策樹算法較少考慮訓練集的嘈雜程度對模型的影響，以及傳統(tǒng)駐留內(nèi)存算法處理海量數(shù)據(jù)困難的問題，提出一種基于Hadoop平臺的不確定概率C4.5算法-IP-C4.5算法。在訓練模型
2018-01-13 09:41:381 診斷知識挖掘方法。，該方法選擇信息增益率最大的屬性作為分割屬性，通過挖掘數(shù)據(jù)獲取各屬性的最優(yōu)分割點建立門限，利用剪枝策略防止決策樹過擬合或深度過大，最后梳理決策樹生成故障診斷知識。通過對算例和對實際在軌數(shù)據(jù)進
2018-02-23 10:50:300 決策樹（DT）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習。
2018-05-29 07:12:002740 機器學習中，決策樹是一個預測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節(jié)點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑所
2018-05-28 10:53:254672 
正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡通常被認為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預測，并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計算以進行這些預測; 然而，通常很難用簡單的術語來解釋為什么會做出預測。
2018-07-16 17:12:0114802 
決策樹（decision tree）算法基于特征屬性進行分類，其主要的優(yōu)點：模型具有可讀性，計算量小，分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，對分裂屬性的目標函數(shù)做出了改進。
2018-07-21 10:13:296355 
近日，來自愛丁堡大學的研究人員提出了一種結合深度神經(jīng)網(wǎng)絡和樹模型的新型模型——深度神經(jīng)決策樹(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
2018-08-19 09:14:4413328 希望通過所給的訓練數(shù)據(jù)學習一個貸款申請的決策樹，用于對未來的貸款申請進行分類，即當新的客戶提出貸款申請時，根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準貸款申請。
2018-10-08 14:26:096849 C4.5算法：基于ID3算法的改進，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標準；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進行處理，提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0012270 
針對異常檢測中異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的比例嚴重不平衡導致決策樹性能下降的問題，提出了C4.5決策樹的三種改進方法一C4.5 +δ、均勻分布熵（ UDE）和改進分布熵函數(shù)（IDEF）。首先，推導了C4.5
2019-03-27 10:56:0617 針對奶牛行為分類過程中決策樹算法構建主觀性強、閾值選取無確定規(guī)則，易導致分類精度差的問題，該文提出一種基于最優(yōu)二叉決策樹分類模型的奶牛運動行為識別方法，首先選取描述奶牛腿部三軸加速度數(shù)值大小、對稱性
2019-04-24 08:00:000 我們知道決策樹容易過擬合。換句話說，單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案，但如果應用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，隨機森林就利用了多個決策樹，來應對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:028894 
從測量原理上可分為：感應式電能表（機械表）、機電一體式電能表、電子式電能表。
2019-10-25 15:51:2214620 本文首先介紹了單相電能表原理，其次闡述了單相電能表接線方法，最后介紹了單相電能表應用范圍。
2019-12-17 09:53:0714862 本文主要介紹了單相電能表參數(shù)及單相電能表的選購方法。
2019-12-17 10:33:1114801 決策樹（Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:008438 電能表是用來計量用電量的儀表。電能表容量選擇太小或太大，都會造成計量不準，容量過小還會燒毀電能表。家庭一般使用單相電能表。
2020-03-14 17:29:5412571 決策樹模型是白盒模型的一種，其預測結果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:064272 
決策樹易于理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規(guī)則。
2020-08-27 09:50:0719755 決策樹是一種解決分類問題的算法，決策樹算法采用樹形結構，使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:484757 像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見，而這樣的選擇方法就是決策樹。機器學習的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經(jīng)驗轉化而來的。
2020-10-10 10:44:193205 
決策樹是機器學習中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義，決策樹用于根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集做出決策。也就是說，它有助于選擇適當?shù)奶卣饕詫?b class="flag-6" style="color: red">樹分成類似于人類思維脈絡的子部分。
2021-01-13 09:37:411813 
本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學習的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優(yōu)缺點。
2021-01-27 10:03:203186 
所有的機器學習算法中，決策樹應該是最友好的了。它呢，在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言，也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:408042 
在決策樹中，可能有多個特征，但是一些特征是無關重要的，一些則是對分類（target）起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:295115 
決策樹是一種解決分類問題的算法，本文將介紹什么是決策樹模型，常見的用途，以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2013931 
決策樹（DecisionTree）是機器學習中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當被用于分類時叫做分類樹，被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:138797 為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果，結合猶豫模糊集理論與決策樹算法，提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進行過采樣處理，使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點，利用
2021-06-09 15:51:475 基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預測模型
2021-06-27 16:19:136 大數(shù)據(jù)————決策樹（decision tree） 決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。 在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程，可以
2022-10-20 10:01:361779 同質(zhì)集成:只包含同種類型算法，比如決策樹集成全是決策樹，異質(zhì)集成:包含不同種類型算法，比如同時包含神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹
2023-02-24 16:37:282092 
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2023-09-13 11:17:520
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