決策樹pythonSEARCH AGGREGATION
回答:真利益相關，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實大家不知道他是國內做數據分析產品最好的公司。在企業數據分析領域低調做了十幾年，入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport，后來研發BI商業智能finebi，產品打磨了好多年。之后又增值行業化的數據管理解決方案，包括阿米巴經營管理，數字化運營體系搭建項目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...
ssshooter
|
1165人閱讀
回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數據、人工智能、機器學習的興起，python的應用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學習過程：1.搭建本地環境，這里推薦使用Anaconda，這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發環境（相對于python自帶...
liujs
|
1045人閱讀
回答:Python可以做什么？1、數據庫：Python在數據庫方面很優秀，可以和多種數據庫進行連接，進行數據處理，從商業型的數據庫到開放源碼的數據庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數據庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向對象的特點，在數據庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
|
882人閱讀
回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
|
802人閱讀
回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學習人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
|
699人閱讀
回答:框架就是一個基本架構，別人已經替你搭建好了基本結構，你只需要按自己需求，添加內容就行，不需要反復的造輪子，可以明顯提高開發效率，節約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學習框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內容如下：1.web框架，這個就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個框架：Djan...
huashiou
|
702人閱讀
當涉及到機器學習和數據科學時，決策樹是一種廣泛使用的算法。TensorFlow是一種流行的機器學習框架，它可以用于訓練和部署決策樹模型。在本文中，我們將探討如何使用TensorFlow實現決策樹算法。 首先，讓我們了解一下決策...
在本文中，我們將以Scikit-learn的決策樹和隨機森林預測NBA獲勝者。美國國家籃球協會（NBA）是北美主要的男子職業籃球聯賽，被廣泛認為是首屈一指的男子職業籃球聯賽在世界上。它有30個團隊（美國29個，加拿大1個）。 在 ...
...它，怕自己沒有時間呀。 小迪：其實我們可以繪制一個決策樹，決策樹是機器學習中做判斷的常用模型。原理也非常簡單。 小西：決策樹是什么，怎么能幫助我們作出決策呢？ 小迪：別著急，聽我，慢慢道來~ 一、概述 決策樹...
...譯一下。 目錄 1 什么是隨機森林 1.1 集成學習 1.2 隨機決策樹 1.3 隨機森林 1.4 投票 2 為什么要用它 3 使用方法 3.1 變量選擇 3.2 分類 3.3 回歸 4 一個簡單的Python示例 結語 前言： 隨機森林是一個非常靈活的機器學習方法，...
決策樹分支dot轉存pdf 1、寫代碼的方法 今天是周日，我還在倒騰決策樹，然后發現了一個不用裝軟件也能倒pdf的方法，而且更簡單。參照了這個中文的文檔實現：http://sklearn.apachecn.org/c... 先在anaconda中下載安裝這個包：python-gr...
本篇內容為《機器學習實戰》第 3 章決策樹部分程序清單。所用代碼為 python3。 決策樹優點：計算復雜度不高，輸出結果易于理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相關特征數據。缺點：可能會產生過度匹配問題。適用...
...迎大家前往云+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 決策樹可能會受到高度變異的影響，使得結果對所使用的特定測試數據而言變得脆弱。 根據您的測試數據樣本構建多個模型（稱為套袋）可以減少這種差異，但是樹本身...
...如何不利用第三方庫，僅用python自帶的標準庫來構造一個決策樹。不過這可能需要你之前閱讀過這方面的知識。 前置閱讀 分類算法之決策樹（理論篇） 分類算法之決策樹（應用篇） 本文使用將使用《應用篇》中的訓練集，向...
...訓練數據上達到所需的準確度。監督學習的例子：回歸，決策樹，隨機森林，KNN，邏輯回歸等。 2.無監督學習 工作原理：在此算法中，我們沒有任何目標或結果變量來進行預測/估計。它用于將人群進行聚類到不同群體中，廣泛...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
