- 1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务,旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态,如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法,使用三种常见的分类算法:支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)和决策树,通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能,选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。该算法的主要步骤如下: 第... 1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务,旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态,如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法,使用三种常见的分类算法:支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)和决策树,通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能,选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。该算法的主要步骤如下: 第...
- 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍🙋♂️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)该文章收录专栏[✨— 《深入解析机器学习:从原理到应用的全面指南》 —✨] 决策树 1.1... 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。👨💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱🏍🙋♂️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)该文章收录专栏[✨— 《深入解析机器学习:从原理到应用的全面指南》 —✨] 决策树 1.1...
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- 机器学习基于决策树的 XX联盟游戏胜负预测作者:李俊才 (jcLee95):https://blog.csdn.net/qq_28550263?spm=1001.2101.3001.5343邮箱 :291148484@163.com本文地址:https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114637220保留版权,禁止盗用!关于本文大概 ... 机器学习基于决策树的 XX联盟游戏胜负预测作者:李俊才 (jcLee95):https://blog.csdn.net/qq_28550263?spm=1001.2101.3001.5343邮箱 :291148484@163.com本文地址:https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114637220保留版权,禁止盗用!关于本文大概 ...
- 决策树算法中子数据集的划分推荐: 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与Pandas同接口的JavaScript版本库"Danfo.js",同时配套推出了一个类似于Jupy... 决策树算法中子数据集的划分推荐: 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与Pandas同接口的JavaScript版本库"Danfo.js",同时配套推出了一个类似于Jupy...
- 目录从例子出发算法原理算法的优缺点关于剪枝代码实现 随机森林、GBDT、XGBOOST总结决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类:从根节... 目录从例子出发算法原理算法的优缺点关于剪枝代码实现 随机森林、GBDT、XGBOOST总结决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类:从根节...
- 目录一、决策树二、线性模型三、随机梯度下降 一、决策树决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类:从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根... 目录一、决策树二、线性模型三、随机梯度下降 一、决策树决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类:从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根...
- @toc 1、GBDT 1.1 GBDT定义 GBDT、Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)算法都是以决策树为基分类器的集成算法,通常由多棵决策树构成,通常是上百棵树且每棵树规模都较小(即树的深度都比较浅)。进行模型预测的时候,对于输入的... @toc 1、GBDT 1.1 GBDT定义 GBDT、Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)算法都是以决策树为基分类器的集成算法,通常由多棵决策树构成,通常是上百棵树且每棵树规模都较小(即树的深度都比较浅)。进行模型预测的时候,对于输入的...
- 暴力调参案例 首先引入所需库 编码问题显示 获取数据 自动调参 选择算法调参 可视化 代码整合: 结果: 暴力调参案例使用的数据集为from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups因为在线下载慢,可以提前下载保存到 首先引入所需库import numpy as npimport pandas as pddefaultencoding = 'ut... 暴力调参案例 首先引入所需库 编码问题显示 获取数据 自动调参 选择算法调参 可视化 代码整合: 结果: 暴力调参案例使用的数据集为from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups因为在线下载慢,可以提前下载保存到 首先引入所需库import numpy as npimport pandas as pddefaultencoding = 'ut...
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