ML：机器学习中有监督学习算法的四种最基础模型的简介(基于概率的模型、线性模型、树模型-树类模型、神经网络模型)、【线性模型/非线性模型、树类模型/基于样本距离的模型】多种对比(假设/特点/决策形式等)目录
1赛题在生鲜商超中，一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短，且品相随销售时间的增加而变差，大部分品种如当日未售出，隔日就无法再售。因此，商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。由于商超销售的蔬菜品种众多、产地不尽相同，而蔬菜的进货交易时间通常在凌晨3:00-4:00，为此商家须在不确切知道具体单品和进货价格的情况下，做出当日各蔬菜品类的补货决策。蔬菜的定价一般采用“成本加成定价”方法，商超对运损和品相变差的商品通常进行打折销售。可靠的市场需求分析，对补货决策和定价决策尤为重要。从需求侧来看，蔬菜类商品的销售量与时间往往存在一定的关联关系；从供给侧来看，蔬菜的供应品种在4月至10月较为丰富
#1赛题在生鲜商超中，一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短，且品相随销售时间的增加而变差，大部分品种如当日未售出，隔日就无法再售。因此，商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。由于商超销售的蔬菜品种众多、产地不尽相同，而蔬菜的进货交易时间通常在凌晨3:00-4:00，为此商家须在不确切知道具体单品和进货价格的情况下，做出当日各蔬菜品类的补货决策。蔬菜的定价一般采用“成本加成定价”方法，商超对运损和品相变差的商品通常进行打折销售。可靠的市场需求分析，对补货决策和定价决策尤为重要。从需求侧来看，蔬菜类商品的销售量与时间往往存在一定的关联关系；从供给侧来看，蔬菜的供应品种在4月至10月较为丰
摘要 深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的神经网络学习方案，以同时1）减小模型大小；2）减少运行时内存占用；以及3）在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，为训练过程引入了最小开销，并且不需要用于生成模型的专用软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身，它将宽网络和大网络作为输入模型，但在训练过程中，不重要的通道会被自动识别并在之后进行修剪，从而生成具有相当精度的瘦而紧凑的模型
文章目录1.决策树简介2.决策树原理2.1引例2.2生成算法2.2.1ID3（信息增益）2.2.2C4.5（信息增益率）2.2.3CART（基尼指数）2.3三种算法的对比2.4剪枝处理2.4.1预剪枝2.4.2后剪枝3.决策树特点4.决策树的Python应用5.源码仓库地址1.决策树简介决策树，顾名思义，就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择，把我们的决策过程整理一下，就可以发现，该过程实际上就是一个树的模型。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树，这里我们只讨论分类树。比如选择好瓜的时候：我们可以认为色泽、根蒂、敲声是一个西瓜
什么是决策能力？决策能力是一项多种能力的综合，指的是能够认识、理解、并且综合分析后得出判断，从而采取行动的能力。如：对当前形势的分析，对相关人员的判断，能做出合理的，适当的行动来应对。决策能力也可以理解为人的认知能力，对信息的快速收集整理，对信息进行加工处理，而后产生对应的行动。决策能力极少部分天生的因素，更多是后天的学习所得，个人的知识阅历，经验丰富程度都会影响决策能力的强弱。HR人才测评决策能力的评估分析，主要是应用在企业人力资源你管理中，如：人才招聘，选拔，岗位晋升，绩效考评等等。决策能力的强弱，对管理型岗位来说至关重要，其次是需要面对形势变化而行动的岗位，如市场，商务等性质的岗位。在现
在数字化时代，数据不仅仅是企业的重要资产，也是智能决策的核心驱动力。对于软件开发领域而言，数据的价值不仅体现在产品的设计和用户体验上，还体现在开发过程中的决策。通过分析各种指标和数据，开发团队可以更加科学地制定决策，提升产品质量、用户满意度和业务成果。数据驱动开发的意义数据驱动开发是指在软件开发的各个阶段，从需求分析到部署上线，都基于数据和指标来做决策。这种方法的意义在于：客观决策：数据能够提供客观的事实依据，避免主观臆断和盲目决策。问题预测：通过数据分析，可以预测潜在的问题和瓶颈，及时进行优化和调整。持续改进：数据驱动开发鼓励持续改进，通过迭代和优化来不断提升产品质量。数据驱动决策的步骤设定
目录1、认识决策树2、决策树的概念3、决策树分类原理基本原理数学公式4、信息熵的作用5、决策树的划分依据之一：信息增益5.1、定义与公式5.2、⭐手动计算案例5.3、log值逼近6、决策树的三种算法实现7、API8、⭐两个代码案例8.1、决策树分类鸢尾花数据集流程：代码：代码解释：结果决策树8.2、泰坦尼克号乘客生存预测泰坦尼克号数据分析代码代码解释结果决策树8.3、⭐如何可视化dot文件9、总结 🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发。🦅主页：@逐梦苍穹⭐分类算法系列①：初识概念⭐
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介什么是机器学习？从定义、发展历程及目前的状态来看，机器学习由3个主要分支组成：监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning）。这三类学习都可以使计算机系统根据输入数据自动分析和改进其行为，并逐渐地变得更聪明、更有智慧。本文将从监督学习角度出发，详细阐述常见的机器学习算法，并通过实例的方式来加深读者对这些算法的理解。我们首先会回顾一下监督学习的定义、概率论的基本概念以及模型选择、过拟合与欠拟合的问题。然后再讨论几种常见的监督学习算法，包括朴素贝叶斯
机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。1、KNN算法关键知识：数据预处理（数据标准化）、K个邻居（需要由用户指定）、距离计算方式（需要考虑数据的特点）核心思想：物以类聚人以群分，空间相近则类别相似可以用于非数值类的统计数据的分类1.1算法流程①准备样本数据（训练数据），对数据进行预处理（如：标准化、缺失值补充等）。②计算测试样本点（测试数据）到其他每个样本点的距离（有L1距离[马氏距离]、L2距离[欧式距离]、余弦距离等等）。③对每个测试样本点与所有训练数据的距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点[3]。④对K个点所
