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为每个子集分割一个集合,该子集尊重其项目属性的概率

子集1:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:前端开发
  • 集合:React、Vue、Angular

子集2:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:后端开发
  • 集合:Node.js、Django、Ruby on Rails

子集3:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:软件测试
  • 集合:Selenium、TestCafe

子集4:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:数据库
  • 集合:MySQL、PostgreSQL、MongoDB

子集5:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:服务器运维
  • 集合:Docker、Kubernetes

子集6:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:云原生
  • 集合:Kubernetes、Istio

子集7:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:网络通信
  • 集合:TCP/IP、HTTP/HTTPS

子集8:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:网络安全
  • 集合:DDoS防御、防火墙

子集9:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:音视频
  • 集合:WebRTC、音视频编码

子集10:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:多媒体处理
  • 集合:FFmpeg、WebRTC

子集11:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:人工智能
  • 集合:TensorFlow、PyTorch

子集12:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:物联网
  • 集合:LoRa、NB-IoT

子集13:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:移动开发
  • 集合:React Native、Flutter

子集14:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:存储
  • 集合:AWS S3、Azure Blob Storage、阿里云OSS

子集15:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:区块链
  • 集合:比特币、以太坊

子集16:

  • 概率:0.3
  • 项目属性:元宇宙
  • 集合:Unity、Unreal Engine
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用决策树分类时,对样本某个特征进行测试,根据测试结果将样本分配到树子结点上。此时每个子结点对应该特征一个取值。递归地对样本测试,直到样本被划分叶结点。最后将样本分配叶结点所属类。...条件概率分布 决策树将特征空间划分为互不相交单元,在每个单元定义一个概率分布,这就构成了一个条件概率分布。 ?...决策树学习算法通常是一个递归地选择最优特征,并根据特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好分类过程。这一过程对应着对特征空间划分,也对应着决策树构建。...选择一个最优特征,按照这一特征将训练数据集分割子集,使得各个子集一个在当前条件下最好分类。...如果这些子集己经能够被基本正确分类,那么构建叶结点,并将这些子集分到所对应叶结点中去;如果还有子集不能被基本正确分类,那么就对这些子集选择新最优特征,继续对进行分割,构建相应结点。

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  • 机器学习 学习笔记(8) 决策树

    一般,一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶结点,叶子结点对应于决策结果,而其他每个结点对应于一个属性测试,每个结点被包含样本集合根据属性测试结果被划分到子结点中,根结点包含样本全集。...决策树路径或对应if-then规则集合具有一个重要性质:互斥且完备。 决策树损失函数通常是正则化极大似然函数,决策树学习策略是以损失函数目标函数最小化。...,此时对每一个特征A,对可能取得每个值a,根据样本点测试是否将D分割成两个部分,计算相应基尼指数。...中在属性a上取值 ? 样本子集, ? 表示 ? 中属于第k类样本子集,则显然有 ? , ? 。假定我们每个样本x赋予一个权重 ? ,并定义 ? , ? , ? 对于属性a, ?...对于给定划分属性,若样本在属性值缺失 ,进行划分时,将样本同时划入所有的子结点,则样本权值在于属性值 ? 对应子结点中调整 ? 。这就是让同一个样本以不同概率划入到不同子结点中去。

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    用决策树分类:从根节点开始,对实例某一特征进行测试,根据测试结果将实例分配到子节点,此时每个子节点对应着特征一个取值,如此递归对实例进行测试并分配,直到到达叶节点,最后将实例分到叶节点类中。...假设X表示特征随机变量,Y表示类随机变量,那么这个条件概率可以表示,其中X取值于给定划分下单元集合,Y取值于类集合。各叶结点(单元)上条件概率往往偏向某一个类。...这个大正方形被若干个小矩形分割每个小矩形表示一个单元。特征空间划分上单元构成了一个集合,X取值单元集合。假设只有两类正类负类,Y=+1 OR -1;小矩形中数字表示单元类。 ?...开始:构建根节点,将所有训练数据都放在根节点,选择一个最优特征,按照这一特征将训练数据集分割子集,使得各个子集一个在当前条件下最好分类。...如果还有子集不能够被正确分类,那么就对这些子集选择新最优特征,继续对进行分割,构建相应节点,如此递归进行,直至所有训练数据子集被基本正确分类,或者没有合适特征为止。

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    因此,要定义概率,首先需要一个基本集 及其子集集合 ,我们将其称为事件集。但是请注意,并不是 任意子集集合都能构成 。 必须满足三个条件。 1、基本集 是一个事件。...可以证明,如果空间每个子集都有一个明确定义体积,你可以将一个三维实心球分成有限个部分,然后仅仅旋转和平移到其他地方重新组合起来,可以组成半径和原来相同两个完整球。...例如,我们有 这是因为 和 不相交,并且它们并集是 。 〄 集合差运算。 另一个重要特性是测度连续性,即 1、 如果 ,则有 2、 如果 ,则有 属性与实值函数连续性定义类似。...所谓概率空间是由一个三元组 定义,其中 是基本集, 是子集 -代数,而 是使得 测度。 因此,概率与面积和体积之类量密切相关。面积、体积和概率都是它们自己空间上测度。...为此,我们需要依赖测度属性。我们有, 其中对于所有 都成立。这里,我们使用了概率测度可加性。因此, 同样,因为它对所有 都成立。这意味着概率小于任何正实数,因此它必须 0。

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    如何解读决策树和随机森林内部工作机制?

    结果得到分类器可以将特征空间分成不同子集。对某个观察预测将取决于观察所属子集。 ?...对于一次特定分割,我们根据平均环数改变来定义对分割做出了贡献变量。...我们可以通过检查每个子集中某个特定类别的观察比例,从而将其扩展成二项分类或多项分类。一个特征贡献就是特征所导致比例变化。 通过案例解释更容易理解。...假设现在我们目标是预测性别,即鲍鱼是雌性、雄性还是幼体。 ? 图 10:多项分类决策树路径 每个节点都有 3 个值——子集中雌性、雄性和幼体各自比例。...一个脏器重量 0.1 且壳重 0.1 鲍鱼属于最左边叶节点(概率 0.082、0.171 和 0.747)。适用于回归树贡献逻辑在这里也同样适用。

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    树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能属性值,而每个叶结点则 对应从根节点到叶节点所经历路径所表示对象值。...在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他分支来对该类型对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库分割 进行数据测试。这个过程可以递归式对树进行修剪。...尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定水果是否苹果概率分布上独立。...假定每一个样本都有一个预先定义类,由一个被称为类标签属性 确定。建立模型而被分析数据元组形成训练数据集,步也称作有指导学习。...代理划分、加权划分、先验概率 2、 如何从分支变量众多取值中找到一个当前最佳分割点(分割阈值)。

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    基本思想是自顶向下,以信息增益(或信息增益比,基尼系数等)度量构建一颗度量标准下降最快树,每个内部节点代表一个属性测试,直到叶子节点处只剩下同一类别的样本。它决策流程如下所示: ?...然后计算每个结点剪枝系数,它大概含义是删除结点子树,损失不变前提下,正则项系数多少,这个值越小说明子树越没有存在必要。...|Di|/|D|:考虑到特征分类子集数据量不同,给每个子集赋予了权重。 n:特征A分类总数,即有多少个Di。...基尼指数 与信息增益和增益率类似,基尼指数是另外一种度量指标,由CART决策树使用,定义如下: ? 对于二类分类问题,若样本属于正类概率 p,则基尼指数: ?...对于给定样本集合D,基尼指数定义: ? 其中Ck是D中属于第k类样本子集。 如果样本集合D被某个特征A是否取某个值分成两个样本集合D1和D2,则在特征A条件下,集合D基尼指数定义: ?

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    【机器学习 | 决策树】利用数据潜力:用决策树解锁洞察力

    每个决策单元都对应着一个叶节点,在节点上进行分类决策。决策树核心是如何选择最优分割属性。常见决策树算法有ID3、C4.5和CART。...具体来说,构建决策树过程可以分为如下几个步骤: 选择最优特征。在构建决策树时,需要从当前样本集合中选择一个最优特征作为当前节点划分属性。...它基于基尼系数概念,用于度量从数据集中随机选择两个样本,类别标签不一致概率,用于衡量选择某个特征进行划分后,数据集纯度提升程度。...在我们例子中,我们计算了每个特征信息增益,并选择了具有最大信息增益特征作为根节点。然后,我们根据根节点取值将数据集分割子集,并对每个子集计算信息增益,以选择下一个节点。...根据选取最优特征,将当前样本集合划分成若干个子集每个子集对应于一个子节点,且节点所代表样本集合与其父节点样本集合不重复。 递归构建决策树。

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    Machine Learning-经典模型之DT Learning

    熵(Entropy) 度量信息不确定性;以比特(bits)单位;完全确定分类,0比特;公式 ?...a值等于vv样本熵; 基尼不纯度(gini impurity) 在使用CART方法时,按照集合子集标签概率分布对集合中元素指定标签,基尼不纯度用来衡量被错误指定标签元素被随机抽取概率; 计算公式...:假设集合共有jj个子集,tt是结点样本子集,其中P(i|t)P(i|t)表示从结点子集中选择一个类型ii概率; ?...我一般买苹果时候,从外观上评判一个苹果甜不甜有两个依据:红不红 和 圆不圆。(数据如下) ? 计算5个苹果是好苹果信息熵:(结果0.970954) ?...决策树构建基本步骤: 1>> 开始,所有记录看做一个结点; 2>> 遍历每个变量每一种分割方式(如信息增益最大、基尼不纯度差最大),找到最好分割点; 3>> 分割成两个结点N1N1和N2N2 4>

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    《机器学习》-- 第四章 决策树

    * 每个节点包含样本集合通过属性测试被划分到子节点中,每个分支代表这个特征/属性在某个值域上输出。 * 根节点包含样本全集。 * 从根节点到每个叶节点路径对应了一个判定测试序列(决策序列)。...中 {色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感} 每个属性信息增益,以属性”色泽“例,它有3个可能取值,即 {青绿,乌黑,浅白} ,使用属性(色泽)对数据集 ? 进行划分,即得到3个子集: ?...中随机抽取两个样本,类别标记不一致概率,因此 ? 越小越好,即数据集纯度越高。数据集 ? 基尼指数: ? 进而,使用属性 ? 划分后基尼指数: ?...一句话总结就是,以属性非缺失样本子集作为训练样本集,计算信息增益,最后将信息增益以样本子集非缺失样本数对总样本数按比例进行折价。 对于问题(2):若样本 ?...中全部17个样例,各样例权值均为1,以属性“色泽”例,属性上无缺失值样本子集 ?

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    随机森林

    决策树与逻辑回归分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值划分为一类,小于某一概率阈值另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。...在前面提到,寻找最好分割点是通过量化分割后类纯度来确定,目前有三种纯度计算方式,分别是 (1) Gini不纯度:从一个数据集中随机选取数据点度量被错误分类到其他分组里概率。...一般来讲,信息增益越大,说明如果用属性a来划分样本集合D,那么纯度会提升,因为我们分别对样本所有属性计算增益情况,选择最大来作为决策树一个结点,或者可以说那些信息增益大属性往往离根结点越近,因为我们会优先用能区分度大也就是信息增益大属性来进行划分...我们举个极端点例子,假设有100个样本集,现在有一个特征数值种类也是100,如果按特征分类,就能把这个样本集分成100份,每份一个样本。...传统决策树在选择划分属性时是在当前结点属性集合中选择一个最优属性;而在RF中,对基决策树每个结点,是从结点属性集合中随机选择一个包含k个属性子集,然后再从这个子集中选择一个最优属性进行划分。

    42510

    决策树及ID3算法学习

    决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率基础上,通过构成决策树来求取净现值期望值大于等于零概率,评价项目风险,判断可行性决策分析方法,是直观运用概率分析一种图解法。...树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能属性值,而每个叶结点则对应从根节点到叶节点所经历路径所表示对象值。...对于随机变量X,值域{x1,x2,…,xn},pixi发生概率密度函数,则随机变量X: doc_image_39_w182_h42.jpg ,从信息熵定义看,随机变量X值域范围越广,概率分布越均匀...2) 将数据第一步选择属性进行分类,在每一个分类后子集数据上创建依次计算剩余属性信息增益,选择信息增益最大属性作为根节点叶子节点。...3) 重复执行第2)步,直到所有的子集只包含一个元素或者所有的属性都已经成为决策树某个节点。 需要指出是,ID3算法是一种贪心算法,每一步都选择当前子集上最大信息增益对应属性作为节点。

    3.2K160
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