从工具革命到决策革命—通向智能制造的转型之路-阿里-毕马威-201904.pdf

1.集成学习简介 一个牛逼的算法和10个简单的算法比，后者更好一点。 所以在解决过拟合和欠拟合问题的时候，使用boosting 和bagging 的方法。 欠拟合问题解决：弱弱组合变强 boosting 过拟合问题解决：相互牵制变壮 bagging 2. Bagging bagging集成过程 采样：从所有样本中又放回的采样一部分特征 学习：训练弱n个学习器 集成：平权投票n 个若学习器 随机森林 定义：随机森林 = Bagging + 决策树 流程 在所有样本里选m个数据 在m个数据里选k个特征 训练n 个弱决策树 重复上三条 平权投票 注意：有放回的取出数据。选取的特征远小于所有特征

基于多属性决策的嵌入式操作系统识别技术.doc

python决策分类树的代码以及所使用的数据集，代码是自己的实现的，并且可以自动生成决策树。11111

鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题 针对鸢尾花数据集，按照80%训练集、20%测试集的划分，进行决策树分类算法的训练（在训练集上）和预测（测试集上）。要求：1）输出训练模型的可视化树状图 ；2）输出训练模型的精度 F1-score；3）输出测试集的精度 F1-score； Graphviz的安装 决策树要用到Graphviz，所以要先安装。 首先在Graphviz官网上下载Graphviz-2.38.msi 然后进行安装，双击后，一

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完整的ID3决策树算法，采用了scala语言来实现，代码完整。

对SVM，决策树和朴素贝叶斯分类器的应用

MDP-DP-RL 该项目的目标是从头开始开发所有动态编程和强化学习算法（即，除了基本的numpy和scipy工具之外，不使用标准库）。 “从头开始开发”目标是出于教育目的-学习此主题的学生只有在他们开发和使用从头开始开发的代码时才能彻底理解这些概念。 我针对不同的学生背景讲授了该主题的课程，每门此类课程都以技巧/算法的精确编程实现为基础。 特别是，当我教Stanford CME 241：金融中的随机控制问题的强化学习（ ）时，会使用此代码库。 关于代码可读性，性能和错误的任何反馈将不胜感激，因为代码仍相当原始且未经各个部分的测试（2018年8月开始使用此代码，到目前为止主要处于代码增长模式）。 该项目开始于为有限的马尔可夫过程（又名马尔可夫链），马尔可夫奖励过程（MRP）和马尔可夫决策过程（MDP）实现基础数据结构。 其次是动态编程（DP）算法，其重点是在代码内以清晰的数学术语表

mdp（马尔可夫决策过程）2009年matlab源码，非常详细全面，非常实用