什么是路径依赖？ 一件事情之所以是现在这个样子，并不是因为它应该是这样，而是一些偶然原因导致它变成这样。当前以及未来的状态、行为是由过去的状态、行为和决策所决定的。...理解好路径依赖这个概念，能让你能更清晰的了解历史，在一些关键选择上谨慎决策。简单说，我们可以人为的控制现在的决策从而提高我们希望未来发生某些事情的概率。 路径依赖的两个特点：偶然性、有正反馈加强。...而你的习惯性行为会加强你的正反馈路径，最终形成一个好的或坏的路径依赖，路径依赖是中性词，好坏也只是相对个人而言，换个角度换个环境，所谓好也是坏，所谓坏也是好。...而路径依赖的特点是有正反馈过程，越往后越难改变，越往后越适合继续做前面类似的事情。很多人容易以为路径依赖很难改变是沉没成本，两者是有区别的。 3、价值网依赖与路径依赖。...路径依赖更多是偶然性造成的习惯，价值网依赖更多是以成本计算的最佳决策。
自动化内网渗透路径决策 1、阅读原因 自动化的最终目的是做一个全自动化的渗透工具，本文是学术界2018年发布的一篇论文，主要就是讲如何通过强化学习来进行自动化路径决策。对后续工具的开发具有借鉴意义。...2.通过MulVAL来获取网络中所有可能存在的攻击路径。...4.使用CVSS来对Q-learning发现的能产生高危害的可能路径进行奖励。...（3）问题解决及效果 生成网络拓扑图及相关漏洞 使用MulVAL来绘制所有攻击路径图 下面是MulVAL生成的攻击路径图，图中的12号节点就是攻击的入口点，下面就是具体的攻击路径。...（说人话就是能让模型自动找到那四个场景下的最优攻击路径所需要的迭代次数）模型大概要进行350次迭代才能在这四个场景进行收敛。
按决策的范围和决策的重要性划分，可以分为战略决策、战术决策、业务决策。 战略决策是解决全局性、长远性、战略性的重大决策问题的决策。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...决策的分类 1、按决策范围分为 战略决策、战术决策和业务决策； 2、按决策性质分为程序化决策和非程序化决策； 3、按决策主体分为个人决策和群体决策； 4、按决策问题的可控程度分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策...决策问题分类 确定型、非确定型、风险型 决策问题通常分确定型、非确定型、风险型三种。 由于决策问题的性质不同，群体决策与个人决策的差异及决策人个人的风格不同，其决策的时间和决策的方法也不相同。...战术决策：为了实现战略决策、解决某一问题做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。 战略决策是关系企业全局和长远发展的重大问题的决策。是非程序化的、带有风险性的决策。
引言：当你想有效地优化网站时，了解客户的旅程是至关重要的。这需要我们对客户数据进行深入的分析。好在这里有一系列的工具可以帮助到你。
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的叶子结点的数目 """ numLeafs = 0 # 初始化叶子 firstStr = list...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策树深度 firstStr = next
决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。...从根到叶的路径表示分类规则。比如下面这个“相亲决策树”： ? 由此我们可以看到，决策树的思想还是非常直观的。...决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，这个条件概率分布表示在特征空间的划分上，将特征空间根据各个特征值不断进行划分，就将特征空间分为了多个不相交的单元，在每个单元定义了一个类的概率分布，这样，这条由根节点到达叶节点的路径就成了一个条件概率分布...根据输入的测试样本，由路径找到对应单元的各个类的条件概率，并将该输入测试样本分为条件概率最大的一类中，就可以完成对测试样本的分类。 下图a，表示了特种空间的一个划分。大正方形表示特征空间。...决策树也可以解决回归问题，按照树的路径追踪到叶子结点，最终叶子节点对应一个数值，且回归问题的结果是一个具体的数值，就可以落在叶子结点的所有样本的平均值，作为回归的预测结果。
https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82829502 决策树通过生成决策规则来解决分类和回归问题。...但是由于决策树在理论上能无限制地划分节点 前剪枝：在划分节点之前限制决策树的复杂度，通过一些阈值来限制决策树的生长，比如max_depth、min_sample_split等参数。...后剪枝：在决策树构建完成之后，通过剪枝集修改树的结构，降低它的复杂度。 这两种方法相比，前剪枝的实现更加容易，也更加可控，因为在实际应用中应用得更加广泛。...决策树最大的缺点在于模型的最后一步算法过于简单：对于分类问题，只考虑叶子节点里哪个类别占比最大；而对于回归问题，则计算叶子节点内数据的平均值。这导致它在单独使用时，预测效果不理想。...因此在实际中，决策树常常被用来做特征提取，与其他模型联结起来使用。
决策树归纳的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归各个击破的方式构造决策树。 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好的选择。 在其生成过程中，分割方法即属性选择度量是关键。...根据分割方法的不同，决策树可以分为两类：基于信息论的方法（较有代表性的是ID3、C4.5算法等）和最小GINI指标方法（常用的有CART，SLIQ及SPRINT算法等）。
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。 大数据时代，我们能够获得的数据越来越多，这些数据的价值在哪里？ 答案是帮助做更有效的决策。...数据化决策 一书给出了量化不确定性、风险和数据价值的方法，一切都可量化。...如果一项量化工作至关重要，那是因为它会对决策和行为产生一些可感知的效果；如果一项量化工作不能影响或改变决策，那它就没有价值。 减少风险是计算量化价值的基础，也是选择量化什么以及如何量化的基础。...我们来看看书中数据化决策分析的一个问题： 顾客等待商家支持热线的时间越久，挂电话的概率就越高，这给业务造成了多少损失？ 一切皆可量化，包括幸福、健康和人生有关的价值。...一切兼是概率，一切都可数据化决策！ 大数据时代，开始我们的数据化决策旅程吧！
因此，我们可用信息增益来进行决策树的划分属性选择，即在上述“决策树学习的基本算法”章节中第6行选择属性a_* = argmax_{a\in A}Gain(D,a).著名的ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分属性...而后剪枝策略针对欠拟合问题明显要优于预剪枝策略，泛化性能往往也要优于预剪枝策略；但是后剪枝策略的问题在于，其是在决策树生成之后进行的，并且要自底向上地对树中所有非叶节点进行逐一考察，因此其训练时间要远远大于未剪枝决策树和预剪枝决策树...决策树的剪枝往往是通过极小化决策树整体的损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来实现。...决策树的生成只考虑通过信息增益（或信息增益比）对训练集的拟合程度。而决策树剪枝则通过优化损失函数还考虑了减小模型复杂度，进而提高其泛化性能。...换言之，决策树生成算法只学习局部的模型，而决策树剪枝算法则关注整体的泛化性能。
决策树的原理：根据树结构进行决策，可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发，对每个特征划分数据集并计算信息增益（或者增益率，基尼系数），选择信息增益最大的特征作为划分特征，依次递归，直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分，形成决策树。 决策树 优点 1....样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动 决策树的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足： 无法处理连续特征；信息增益使得算法偏向于取值较多的特征；没有考虑缺失值和过拟合的问题...CART算法 优点： 解决了C4.5算法的不足，可分类可回归；不足： 树的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动，特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。
一颗决策树应运而生： ? 决策树是一个分类模型，是运用已有资料训练模型，然后运用到未知类别的事物身上，从而确定该事物的类别。...就像上面故事中未曾谋面的男主人公，虽然见或不见，他就在那里，不悲不喜，但他到底属于的哪一类，就需要用上图所示的决策树来决定。 决策树的精神是要将目标属性的混乱程度降到最低。。。...决策示例： ? 最终的类别是Play或是No，影响决定的因素有：天气、气温、湿度、风。...怎样进行决策呢： 类别：P N 对应域 u1 、u2 属性： 天气A1 :晴、多云、雨； 气温A2:冷、适中、热； 湿度A3:高、正常：风A4:有、无。...上述过程为ID3算法的具体决策过程片段，ID4.5是对ID3算法的改进，最主要的改进是用 信息增益率 来代替 信息增益。来克服ID3中总是偏向值比较多的属性。 信息增益率： ?
简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...决策树学习通常包括 3 个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 1.1 决策树场景 场景一：二十个问题 有一个叫 “二十个问题” 的游戏，游戏规则很简单：参与游戏的一方在脑海中想某个事物，其他参与者向他提问...1.2 定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。...构造决策树是很耗时的任务，即使很小的数据集也要花费几秒。如果用创建好的决策树解决分类问题就可以很快完成。
决策树(Decision Tree) 机器学习里面的算法与编程语言里面的算法不大一样，主要是指数学上面的算法，而不是数据结构相关的算法。...不过机器学习里的与种算法叫做决策树，本质上就是编程语言中数据结构里面的树结构。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。...分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。
这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”...这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它翘起来是什么声音？”...，最后我们得出最终决策：这是个好瓜。显然决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果，例如“是”或“不是”好瓜；决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”，例如“色泽=？”“根蒂=？”...一般的，一个决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。...从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。
结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。 问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。...全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。 及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。 了解更多：https://t.zsxq.com/08AGFfCK3
一、 决策树简介 决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。...这就构成了一颗简单的分类决策树。 ? 1.jpg ? 2.jpg 二、 相关知识 请参考周志华《机器学习》第4章：决策树 注意，第75页有一行内容：信息熵的值越小，则样本集合的纯度越高。...此时的决策树为 ?...第一条数据，第5个属性值是2，需要再判断第3个属性，第3个属性的值为4，根据决策树得出的预测分类为1，与实际结果吻合 第二条数据，第5个属性值是1，根据决策树得出的预测分类为0，与实际结果吻合 第三条数据...1，根据决策树得出的预测分类为0，与实际结果吻合 六、 完整代码 （1）DecisionTree.py # 具有两种剪枝功能的简单决策树 # 使用信息熵进行划分，剪枝时采用激进策略（即使剪枝后正确率相同
决策树学习 决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法，其目的是创建一种模型，从模型特征中学习简单的决策远着呢，从而预测一个目标变量的值。...对训练好的决策树模型，可以使用predict()方法对新的样本进行预测。...print('dot_data决策结果数据文件为：\n',dot_data) #导入graphviz模块，将训练生成的决策树数据文件可视化。...，观察对新的数据的决策结果 print('新的数据为[1,30,6,False]时的决策结果为：',clf.predict([[1,30,6,False]])) print('新的数据为[2,25,2,...True]时的决策结果为：',clf.predict([[2,25,2,True]])) print('新的数据为[1,25,2,True]时的决策结果为：',clf.predict([[1,25,2,
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。...一颗决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试。 ?...决策树学习的目的是从样本数据产生一颗泛化能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”策略： Function createBranch 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类： If
路径可以从矩阵中的任意一格开始，每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。 如果一条路径经过了矩阵的某一格，那么该路径不能再次进入该格子。...矩阵中的路径.002 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.003 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.004 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.005 ?...矩阵中的路径.006 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.007 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.008 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.009 ?...矩阵中的路径.010 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.011 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.012 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.013 ?...矩阵中的路径.014 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.015 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.016 ? 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径.017 ?
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