我是人工智能领域的新手,我正在尝试用minimax算法实现tic tac游戏,但在进入之前,我想检查一下我对实现的理解:
首先,在移动的每一步,根据网格的当前状态,创建决策树,在决策树生成后,应用最小值对树进行标记,然后根据该标记进行选择,找到下一步的最佳移动,然后从零开始,再对所选的移动进行决策树,并再次应用最小值并选择最佳的移动。下面是我设计的伪代码:
move(current state)
{
tree=make_decision-tree(current state);
maxminalg(tree);
choose the best move according to t
我想用一个简单的AI做一个简单的应用程序。我做了大量的研究,找到了一些关于决策树、规则和行为树的文章。
我在展示新GKDecisionTree的WWDC2016上看到了一段视频。也许这对我的应用程序来说是一个简单的解决方案。
我尝试了这段代码,但在这一行得到了一个错误:
let tree = GKDecisionTree(attribute: "anrgy?")
参数类型“String”不符合预期的类型“NSObjectProtocol”
// SETUP TREE
let tree = GKDecisionTree(attribute:
我想用JSON定义一个嵌套的if-statement,并使用Python进行测试。我正在考虑一个简单的带有嵌套分支的决策树,并进行递归测试。
伪码
# is_valid = (a == b OR a == a) AND c == c # True
tree = {
branches: [
{
value1: 'a',
operator: '==',
value2: 'b',
child_connector: 'or
假设我们有一个二进制分类问题,我们在数据集上构建了一个决策树。
假设我们有5个特征,那么决策树将在第一步中选择最优的特征,并在这个特征上选择最佳的阈值来分割数据集,然后继续使树更深。best的定义是分类误差最小的。
我的问题是:既然决策树在每一步都会选择最佳的特征来分割,那么为什么随机森林(也就是许多决策树)是对决策树的改进?一个决策树不就足够了吗?
更新
我的意思是:如果你有一个decision tree classifier和一个参数相同的random forest classifier (max_depth,number of children等),那么decision tree cla