決策樹是最重要的機器學(xué)習(xí)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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決策樹算法是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基石之一，其強大的數(shù)據(jù)分割能力讓它在各種預(yù)測和分類問題中扮演著重要的角色。
2023-12-13 09:49:56400 
`機器學(xué)習(xí)有非常多令人困惑及不解的地方，很多問題都沒有明確的答案。但在面試中，如何探查到面試官想要提問的知識點就顯得非常重要了。在本文中，作者給出了 25 個非常有意思的機器學(xué)習(xí)面試問題，這些
2018-09-29 09:39:54
水平和決策準(zhǔn)確性．從而更科學(xué)、更有效地為社會、企業(yè)和公眾服務(wù)．目前已成為我國***越來越緊迫的一項工作。作為一項國家***信息化的重點建設(shè)項目：電子政務(wù)建設(shè)．目前是圍繞”金”字頭的一系列重要信息化工程來
2011-03-04 14:16:26
決策樹在機器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法。最新一代意法半導(dǎo)體 MEMS 傳感器內(nèi)置一個基于決策樹分類器的機器學(xué)習(xí)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
本文將探討機器學(xué)習(xí)與軟件平臺的融合。
2021-01-28 06:36:35
我一直在嘗試弄清楚一旦發(fā)生變化的條件，LSM6DSOX 上的機器學(xué)習(xí)核心能夠以多快的速度生成輸出。我正在研究一種需要在不到 50 毫秒內(nèi)進行特征檢測的設(shè)計。我在 STEVAL-MKI109V3 板上
2022-12-20 06:45:43
機器學(xué)習(xí)——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
各種機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
機器人視覺可使工業(yè)機器人擁有感知和決策能力，以適應(yīng)更多“機器換人”的生產(chǎn)場景。2． 工業(yè)機器人可通過雙目或多目技術(shù)、激光相機技術(shù)、三維傳感器技術(shù)等實現(xiàn)智能的視覺功能，進而擺脫人為操控限制，大幅提高生產(chǎn)
2019-08-16 04:00:00
本文檔旨在提供 ISM330DHCX 中可用的機器學(xué)習(xí)內(nèi)核功能信息。機器學(xué)習(xí)處理能力允許將一些算法從應(yīng)用處理器轉(zhuǎn)移到 MEMS傳感器，從而持續(xù)降低功耗。通過決策樹邏輯獲得機器學(xué)習(xí)處理能力。決策樹是由
2023-09-08 07:53:52
MATLAB機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班備十余年MATLAB編程開發(fā)經(jīng)驗，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域 一線實戰(zhàn)專家主講。培訓(xùn)時間：11月09日-11月12日培訓(xùn)地點：北京理工大學(xué)（中關(guān)村
2018-10-23 16:51:05
ML--決策樹與隨機森林
2020-07-08 12:31:39
Microchip的機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具
2020-11-25 07:58:55
SVM→2決策函數(shù)的引出
2020-06-15 12:02:26
無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人系統(tǒng)，還是當(dāng)今最先進的協(xié)作機器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建更佳的機器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）模型。而機器人依靠這些模型變得“自主”，可在動態(tài)的現(xiàn)實環(huán)境中做出實時決策和導(dǎo)航。
2020-08-05 07:08:21
]目錄：第一部分 分類第1章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2第2章 k-近鄰算法 15第3章 決策樹 32第4章 基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯 53第5章 Logistic回歸 73第6章
2017-06-01 15:49:24
與信息處理專業(yè)，本科以上學(xué)歷；2.有較好數(shù)學(xué)以及信號處理基礎(chǔ)，熟悉基本的的數(shù)據(jù)挖掘/機器學(xué)習(xí)模型，如決策樹、回歸、貝葉斯、聚類等算法模型；3.熟悉信號與系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)；4.能夠熟練運用MATLAB
2017-08-18 10:26:22
摘要： 閱讀本文以了解更多關(guān)于人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的知識，以及它們對商業(yè)化意味著什么。如果正確的利用模式識別進行商業(yè)預(yù)測和決策，那么會為企業(yè)帶來巨大的利益。機器學(xué)習(xí)（ML）研究這些模式
2018-08-27 10:16:55
目錄人工智能基本概念機器學(xué)習(xí)算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習(xí)算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集
2021-09-06 08:21:17
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學(xué)習(xí)(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它為什么重要，以及 TinyML 是如何適應(yīng)的機器學(xué)習(xí)是一個始終存在并經(jīng)常被誤解的技術(shù)概念。數(shù)十年來，使用復(fù)雜
2022-06-21 11:06:37
的領(lǐng)域，它幾乎滲透到我們與之互動的每一個數(shù)字事物中，無論是社交媒體、手機、汽車，甚至是家用電器。盡管如此，仍然有許多機器學(xué)習(xí)想要去的地方，但是它們很難到達。這是因為許多最先進的機器學(xué)習(xí)模型需要大量的計算
2022-04-12 10:20:35
`隨著科學(xué)技術(shù)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(shù)小白也對這方面感興趣，他們想學(xué)習(xí)一些機器學(xué)習(xí)的入門知識。今天，訊飛開放平臺就帶來機器學(xué)習(xí)中的一個重要算法——決策樹。在
2018-05-23 09:38:48
統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法決策樹
2019-11-05 13:40:43
機器人結(jié)構(gòu)本體能夠有效承受運動沖擊、模擬四足動物運動的先決條件；高性能驅(qū)動器為機器人運動提供足夠動力，行走穩(wěn)定性控制負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)多個關(guān)節(jié)驅(qū)動器，實現(xiàn)機器人穩(wěn)定行走；強化學(xué)習(xí)則在復(fù)雜環(huán)境感知決策、不確定模型
2021-09-15 06:54:01
隨著先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)越來越先進，我們作為駕駛員，正面臨著挑戰(zhàn)將越來越多的控制和決策權(quán)交給汽車本身。這代表了信心的一個重大飛躍，盡管在最近的歷史中已證實機器在一些領(lǐng)域不會像人類那樣犯錯和做出錯誤判斷。
2020-08-11 07:46:07
隨著先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)越來越先進，我們作為駕駛員，正面臨著挑戰(zhàn)將越來越多的控制和決策權(quán)交給汽車本身。這代表了信心的一個重大飛躍，盡管在最近的歷史中已證實機器在一些領(lǐng)域不會像人類那樣犯錯和做出錯誤判斷。
2020-08-11 06:26:32
本發(fā)明公開一種基于機器學(xué)習(xí)的車位狀態(tài)預(yù)測方法，基于歷史數(shù)據(jù)，建立回歸決策樹模型進而構(gòu)建改進決策樹模型，對每個區(qū)域的停車率進行預(yù)測，基于停車率和用戶喜好度為用戶推薦相應(yīng)的停車區(qū)域，獲取相應(yīng)停車區(qū)域
2023-09-21 07:24:58
基于實物期權(quán)的供應(yīng)鏈能力柔性決策研究應(yīng)用實物期權(quán)方法研究完全競爭市場環(huán)境下的供應(yīng)鏈管理中的能力決策問題。通過對能力投資決策的價值分析，給出柔性條件下的能力決策規(guī)則，并研究了市場演進的性質(zhì)、投資成本
2009-06-14 00:22:31
。比如小時候我們還不認(rèn)識錢幣，看到一堆紙幣和硬幣，會很自然的把紙幣和硬幣分開，這就是最簡單的聚類原理。2機器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法機器學(xué)習(xí)中所涉及到的算法有很多，比較典型的算法有決策樹、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
2018-07-27 12:54:20
每當(dāng)提到機器學(xué)習(xí)，大家總是被其中的各種各樣的算法和方法搞暈，覺得無從下手。確實，機器學(xué)習(xí)的各種套路確實不少，但是如果掌握了正確的路徑和方法，其實還是有跡可循的，這里我推薦SAS的Li Hui
2019-03-07 20:18:53
，廣義線性模型，2，支持向量機，3，最近鄰居法，4，決策樹，5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，等等… 但是，從我們的經(jīng)驗來看，這并不總是算法分組最為實用的方法。那是因為對于應(yīng)用機器學(xué)習(xí)，你通常不會想，“今天我要訓(xùn)練一個支持向量機
2019-09-22 08:30:00
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(biāo)記每個數(shù)據(jù)集（大概標(biāo)簽需要在所有樹中是唯一的）2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
` 本帖最后由 訊飛開放平臺 于 2018-8-24 09:44 編輯
作為模式識別或者機器學(xué)習(xí)的愛好者，同學(xué)們一定聽說過支持向量機這個概念，這可是一個，在機器學(xué)習(xí)中避不開的重要問題。其實關(guān)于
2018-08-24 09:40:17
人進行試驗，試驗結(jié)果表明機器人能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期目標(biāo)并體現(xiàn)出較強的自主決策能力?；赟TM32的機器人保姆，系統(tǒng)由幾個模塊組成，包括輪式機器人、XBee協(xié)調(diào)器、RFID智慧地板以及上位機組成。輪式機器人由主板
2020-09-04 16:10:50
如果你對人工智能和機器學(xué)習(xí)感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學(xué)習(xí)？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
李航統(tǒng)計學(xué)習(xí)第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25
本文討論毫米波技術(shù)如何為自主機器人提供邊緣智能，使傳感器能夠做出實時決策，以減緩或停止機器人，并確保其在工業(yè)機器人應(yīng)用中的持續(xù)性能。 TI毫米波傳感器可用于旨在幫助工業(yè)機器人避免碰撞的系統(tǒng)中
2022-11-09 08:08:49
本人最近在做粒子群算法的相關(guān)研究，遇到如下問題：要求決策變量為整數(shù)（0或1），初始化時已隨機設(shè)置成0或1的形式，決策變量范圍設(shè)置成（0-1間），在更新過程中如何對速度和位置進行設(shè)置呢，不設(shè)置的話還是會隨機產(chǎn)生一些數(shù)，比如0.232,0.0482類似的數(shù)，還請大神解答，謝謝
2016-06-10 11:01:47
隨機決策.pdf
2009-09-15 12:51:47
的自主學(xué)習(xí)能力戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍柯潔。當(dāng)然，AI發(fā)展的如此迅速，也與人類智慧的不斷進步是密不可分的。利用機器學(xué)習(xí)(ML)等方面的技術(shù)，開發(fā)人員可以創(chuàng)建更豐富多樣的應(yīng)用，比如工業(yè)機器視覺、圖像分類、對象檢測
2021-10-15 13:58:18
根據(jù)粗集決策表提供信息的完備性，借助可信度的定義，對粗集決策表和簡化的決策表的決策規(guī)則的可信度進行比較，得出了簡化后的決策表的決策規(guī)則的可信度高于簡化前的決
2009-03-08 18:10:40
15 基于決策樹學(xué)習(xí)的智能機器人控制方法！資料來源網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，敬請見諒
2015-11-30 11:33:4415 Delphi教程之TDecisionGraph決策組件的使用，學(xué)習(xí)Delphi的必備資料。
2016-03-31 11:29:412 基于動作決策的機器魚頂球算法 謝廣明
2016-12-17 10:06:541 基于人工情感的Q_學(xué)習(xí)算法在機器人行為決策中的應(yīng)用_谷學(xué)靜
2017-01-12 19:56:231 機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是模式識別。 一部分可以用于預(yù)測（有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)），另一類直接用于決策（強化學(xué)習(xí)），機器學(xué)習(xí)的一個核心任務(wù)即模式識別， 我們通常可以用模式識別來對我們未來研究的系統(tǒng)進行歸類， 并預(yù)測各種可能的未來結(jié)果。
2017-10-13 10:56:431624 
最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)下機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)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(guān)于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn)，文中我將對決策
2017-11-15 13:10:0414310 
今天，我們介紹機器學(xué)習(xí)里比較常用的一種分類算法，決策樹。決策樹是對人類認(rèn)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 01:50:011429 決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域中被廣泛采用。采用決策樹從一致決策表f即條件屬性值相同的樣本其決策值相同）中挖掘有價值信息的相關(guān)研究較為成熟，而對于非一致決策表（即條件屬性值相同的樣本其決策
2017-12-05 14:30:450 根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個決策樹就是機器學(xué)習(xí)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?？?。創(chuàng)建決策樹時最關(guān)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
2021-08-27 14:38:5418636 
決策樹（DT）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)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(fēng)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(xué)習(xí)技術(shù)叫做決策樹學(xué)習(xí)。
2018-05-29 07:12:001801 機器學(xué)習(xí)還能產(chǎn)生“偏見”？機器學(xué)習(xí)也會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏見，從而導(dǎo)致錯誤的預(yù)測。我們該如何解決這一問題？ Google的新論文或許會揭曉答案。機器學(xué)習(xí)中的機會均等 隨著機器學(xué)習(xí)計算穩(wěn)步發(fā)展，越來越多人開始關(guān)注其對于社會的影響。機器學(xué)習(xí)的成功分支之一是監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2018-05-14 18:20:003168 
機器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)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(jié)點則對應(yīng)從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913 
在我們的生活中，許多重要決策都是由某種系統(tǒng)做出的，很多系統(tǒng)都存在明顯的偏見，無論這系統(tǒng)是人、機器還是二者的組合。機器學(xué)習(xí)在決策制度中的作用越來越大，這為我們提供了一個建立更少偏見的系統(tǒng)的機會，當(dāng)然也面臨著加劇這一問題的風(fēng)險。
2018-06-23 12:34:00621 人工智能的概念起源于1956年，所謂的人工智能就是給機器賦予人的智能，讓機器能夠像人一樣地思考問題，做出決策。而一種較為有效的、可行的實現(xiàn)人工智能的方法就是機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。
2018-07-06 14:37:323083 希望通過所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)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(dāng)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(zhǔn)貸款申請。
2018-10-08 14:26:095616 對機器學(xué)習(xí)的定義和應(yīng)用實例進行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)。貝葉斯決策理論。參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹。線性判別式、多層感知器，局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較，組合多學(xué)習(xí)器以及增強學(xué)習(xí)等。
2018-12-14 15:03:5518 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是機器人設(shè)計教程之機器人控制和決策子系統(tǒng)。主要內(nèi)容包括了：機器人典型控制架構(gòu)和典型機器人控制決策子系統(tǒng)構(gòu)成
2018-12-25 11:40:1020 機器人差了些什么？還差感知世界的能力和作出自我決策的能力，也就是相當(dāng)于有了手臂和身體，但沒有眼睛和大腦，這個機器人不具備智能。
2019-06-23 10:22:284630 如何借助機器學(xué)習(xí)的力量，使用數(shù)據(jù)做出更好的決策？MATLAB 讓機器學(xué)習(xí)簡單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù)，以及讓機器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的應(yīng)用程序，MATLAB 是將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于您的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。
2019-09-11 16:10:282138 
機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它為機器提供了自動學(xué)習(xí)和改進的能力，無需任何明確的編程。而深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)的子集，能夠做出直覺決策的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-08-07 15:52:37789 機器學(xué)習(xí)算法，可以幫助我們做出更好的決策，通過將人類的偏見最小化，使用更完整的數(shù)據(jù)集，或者彌補我們決策軟件中已知的缺陷。
2019-08-14 16:47:572635 Google LLC已在其云平臺上推出了一項新的“可解釋AI”服務(wù)，旨在使機器學(xué)習(xí)模型做出決策的過程更加透明。
2019-11-30 11:06:51882 決策樹（Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)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(fēng)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 17:06:007325 決策樹模型是白盒模型的一種，其預(yù)測結(jié)果可以由人來解釋。我們把機器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法。機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)而編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)
2020-07-26 11:14:4410904 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(xué)習(xí)的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而來的。
2020-10-10 10:44:192316 
在我們的世界里，算法無處不在，偏見也是一樣。從社會媒體新聞的提供到流式媒體服務(wù)的推薦到線上購物，計算機算法，尤其是機器學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹拿恳粋€角落。至于偏見，我們只需要參考 2016 年美國大選就可以知道，偏見是怎樣在明處與暗處影響著我們的社會。
2020-12-25 19:12:28468 決策樹是機器學(xué)習(xí)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(dāng)?shù)奶卣饕詫浞殖深愃朴谌祟愃季S脈絡(luò)的子部分。
2021-01-13 09:37:411207 
本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習(xí)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 10:03:202145 
所有的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹應(yīng)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 09:36:407099 
決策樹（DecisionTree）是機器學(xué)習(xí)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(dāng)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 10:11:137773 自動化決策工具在組織的應(yīng)用中正變得越來越普遍。然而，其背后的一些機器學(xué)習(xí)（ML）模型（從面部識別系統(tǒng)到在線廣告）都清楚地表明在種族和性別方面存在偏見。隨著機器學(xué)習(xí)模型的廣泛采用，需要專業(yè)知識來確保人工智能更加公平。
2021-03-04 15:20:221992 ，用戶信任通常取決于包含可解釋性、公平性等非功能需求在內(nèi)的綜合需求的滿足程度，且在不同領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)通常有特定的需求，為保證需求描述的質(zhì)量及實施過程的決策帶來了挑戰(zhàn)。為解決以上問題，文中提岀了一個機器學(xué)習(xí)
2021-04-23 10:36:483 決策硏究現(xiàn)狀進行了歸納分析，最后總結(jié)了現(xiàn)階段機器倫理決策的硏究水平?；谏鲜龇治鲅芯?，總結(jié)得岀了解決機器倫理決策困境的技術(shù)難點有：機器倫理道徳地位的確立、普適機器倫理決策、機器倫理決策評估。提出了未來研究
2021-05-07 11:40:4614 數(shù)據(jù)決策的定義 數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)是企業(yè)的信息系統(tǒng)，用來支持各部門的數(shù)據(jù)分析需求，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在價值與風(fēng)險。企業(yè)建設(shè)了數(shù)據(jù)輔助決策系統(tǒng)，可以大大提升了IT輔助決策的能力，降低了企業(yè)運營和溝通
2021-09-29 11:43:381406 支持的傳感器是獨一無二的，因為它們都有一個機器學(xué)習(xí)核心，可以并行運行一個或多個決策樹。ST 是第一個提供此類組件的公司，并因此獲得了獎項。它仍然是獨一無二的，因為機器學(xué)習(xí)核心可以以微控制器功耗的一小部分提供決策能力。
2022-05-11 16:20:36727 成為了衡量機器人性能的硬性標(biāo)準(zhǔn)?！?從技術(shù)角度而言，機器人的安全表現(xiàn)主要由安全決策技術(shù)決定。作為決策智能的重要組成部分，安全決策主要為機器人識別并判斷作業(yè)環(huán)境中的危險場景，實現(xiàn)有預(yù)判、有策略的實時智能規(guī)避，從而保證機器
2022-05-12 17:16:331149 本文介紹了強化學(xué)習(xí)與智能駕駛決策規(guī)劃。智能駕駛中的決策規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將感知模塊所得到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化成具體的駕駛策略，從而指引車輛安全、穩(wěn)定的行駛。真實的駕駛場景往往具有高度的復(fù)雜性及不確定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161441 本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹，其主要通過不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器，并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習(xí)器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:09484 
本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹，其主要通過不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器，并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習(xí)器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:12341 
的區(qū)別。 1. 機器學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)是指通過數(shù)據(jù)使機器能夠自動地學(xué)習(xí)和改進性能的算法。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，它通過一系列的訓(xùn)練樣本，讓機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而得出預(yù)測或決策。機器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402734 自主決策的方法和插件，其中包含了一系列常用的基本算子。在本文中，我們將會介紹機器學(xué)習(xí)算法的五種基本算子。 一、 求值算子 求值算子是常用的機器學(xué)習(xí)算法中的一個基本元素，它通常用于對輸入數(shù)據(jù)進行處理。在數(shù)據(jù)分析和處
2023-08-17 16:11:461245 機器學(xué)習(xí)算法匯總 機器學(xué)習(xí)算法分類 機器學(xué)習(xí)算法模型 機器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測。在機器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 機器學(xué)習(xí)有哪些算法？機器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計算機提供智能決策。機器學(xué)習(xí)算法是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見的機器學(xué)習(xí)算法
2023-08-17 16:30:111245 機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一種人工智能的技術(shù)，它是一種讓計算機通過對大量數(shù)據(jù)進行分析和學(xué)習(xí)，從而可以自動進行預(yù)測和決策的技術(shù)。其核心思想是利用算法和統(tǒng)計學(xué)的方法來讓計算機在沒有人
2023-08-22 17:39:402277 機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它是一種讓計算機通過大量的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)，以便自主預(yù)測和決策的技術(shù)。它利用算法和統(tǒng)計學(xué)的方法，讓計算機從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到模式，并使用這些模式來進行自主決策，在沒有人
2023-08-22 17:40:54806
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