我们在学每一种语言的时候，都会学习语言中的逻辑结构，即if-else结构。基于现有的信息依次做出判断。今天要介绍的决策树就是起源于这种想法，利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。 比如说有媒婆跟一个女孩的母亲拉红线： 母亲：多大年纪了？ 媒婆：26。 母亲：长的帅不帅？ 媒婆：挺帅的。 母
更多机器学习方法总结请到我这个博客链接 文章目录 6 决策树（Decision Tree）6.1 决策树模型与学习6.1.1 决策树模型6.1.2 决策树与if-then规则6.1.3 决策树与条件概率分布6.1.4 决策树学习 6.2 特征选择6.2.1 信息增益（ID3）6.2.2 信息增益比（C4.5）6.2.3 Gini指数（CART法） 6.3 ID3算
放大电路，如果用受控源表示，可以表示成如下的四种模型： 根据信号源的戴维宁-诺顿等效变换原理，这四种电路模型之间可以相互实现任意转换。简单来说，就是一个实际的放大电路，一般都可以使用上述的四种模型中的任意一种作为它的电路模型。实际的情况是，根据信号源的性质和负载的要求，一般只
来自博客 1、AD9361还提供自校准和自动增益控制（AGC）系统，以在变化的温度和输入信号条件下保持高性能。 此外，该器件还包括几种测试模式，允许系统设计人员插入测试音并创建内部环回模式，设计人员可以使用这些环回模式在原型制作期间调试其设计并针对特定应用优化其无线电配置。 2
下面来说下LINEIN 模式，主要是用来给自己做个备份，方便以后自己查看等 我们都知道LINEIN模式有进过蓝牙芯片处理和直接输出两种情况。 1、进过蓝牙芯片：这种情况是需要我们在软件上去做处理了，下面会说应怎么在代码里实现 2、直接输出：这种情况是通过3.5mm的
2.1.决策树和随机森林 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。决策树是
前面我们介绍了 WebRTC 音频 3A 中的声学回声消除（AEC：Acoustic Echo Cancellation）的基本原理与优化方向，这一章我们接着聊另外一个 "A" -- 自动增益控制（AGC：Auto Gain Control）。本文将结合实例全面解析 WebRTC AGC 的基本框架，一起探索其基本原理、模式的差异、存在的问题以及优化方向
----分类树（非参数有监督学习方法） 决策树是一种应用广泛的归纳推理算法，在分类问题中，决策树算法基于特征样本进行分类构成一棵包含一系列if-then规则的树 数学上，解释为：定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。优点：分类速度快、健壮性好、模型具有可读性应用：医疗诊断，贷款风险
1. 简述XGBoost XGBoost本身的核心是基于梯度提升树实现的集成算法，三个核心部分：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程。XGBoost的基础是梯度提升算法，梯度提升（Gradient boosting）是构建预测模型的最强大技术之一，它是集成算法中提升法（Boosting）的代表算法。集成算法
目录 第1章 覆盖规划前的准备 1.1 确定覆盖的场景 1.2 覆盖率要求 第2章 覆盖规划的基本步骤 2.1 覆盖规划的基本思想 2.2 覆盖规划的4个步骤 第3章 最大允许路径损耗（预算） 3.1 下行链路的最大允许路径损耗模型 3.2 影响下行链路预算的主要参数 3.3 上行链路的最大允许路径损耗
原文：http://tecdat.cn/?p=3871 根轨迹分析 在下文中，我们提供了用于根轨迹分析的强大MATLAB命令的简要描述。读者可能想知道为什么当强大的MATLAB命令可用时，教师强调学习手工计算。对于给定的一组开环极点和零点，MATLAB立即绘制根轨迹。在极点和零点中进行的任何更改都会立即
决策树决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branc
参考通俗理解决策树算法中的信息增益说到决策树就要知道如下概念：熵：表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。假如双十一我要剁手买一件衣服，但是我一直犹豫着要不要买，我决定买这件事的不确定性（熵）为2.6。条件熵：表示在直到某一条件后，某一随机变量的复杂性或不确定性。我在看了这件衣服
LLC谐振变换器原理及变频控制 1 LLC谐振变换器工作原理 图1为半桥LLC谐振变换器示意图，其中，Uin为直流输入电压，Q1，Q2组成半桥开关网络，通过交替驱动的Q1和Q2产生方波电压。变压器T的励磁电感Lm，谐振电容Cr和谐振电感Lr构成了一个谐振网络。变压器的次级具有中心抽头，与D3，D4一起组成
决策树的ID3算法 在编写代码之前，先对数据集进行属性标注。 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； 有工作：0代表否，1代表是
9.1 引言 在所有的开关变换器中，输出电压\(v(t)\)都是输入电压\(v_{g}(t)\)，占空比\(d(t)\)，负载电流\(i_{load}(t)\)和电路元件值的函数。在DC-DC变换器应用场合，尽管\(v_{g}(t)\)和\(i_{load}(t)\)可能会有扰动，并且电路元件值可能变化，但仍然希望获得一个恒定的输出电压\(v(t)=V\)。
9.5 控制器设计 现在让我们来考虑如何设计控制器系统，来满足有关抑制扰动，瞬态响应以及稳定性的规范或者说设计目标。典型的直流控制器设计可以用以下规范定义： 1.负载电流变化对输出电压调节的影响。当负载电流在规定方式变化时，输出电压必须保持在指定范围内。这就相当于对式(9.6)的
9.6 环路增益的测量 测量原型反馈系统的环路增益是一个非常好的工程实践。这种实践的目的是验证系统是否被正确地建模。如果是的，那么已经应用了良好控制器设计的系统，其特性将满足相关瞬态过冲(相角裕度)，干扰抑制，直流电压输出等方面的期望。不幸的是，总有一些原因导致实际系统与理论
决策树（Decision Tree）决策树是一种分类回归算法，决策树采用的是树形结构。每一个内部节点表示对于特征属性的判断，每一个分支就代表对这个特征属性判断的输出，每一个叶节点就是对决策结果的分类。举个例子：在贷款买房、买车时，为了防止不良贷款，银行一般会看借款人的银行流水是否合格，如：月
决策树原理 决策树（Decision Tree）是根据一系列规则对数据进行分类的过程。实际上决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高，不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集的每一次的划分，都希望根据某特征划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小
一、基本雷达方程 雷达基本方程（理想无损耗自由空间传播的单极地雷达方程），也叫做最大作用距离方程。雷达探测目标过程如下图所示。 \(R_{max}\)：雷达探测的最远距离 ：雷达发射机发射信号的功率。 ：发射天线增益，这里假设目标与雷达天线的连线正好穿过天线方向图最大增益处。 ：接收天
CS5266E是一款采用CMOS工艺，电容式升压型GF类单声道音频功放，可以为4Ω的负载提供最高5.2W的连续功率;CS5266E芯片内部固定的28倍增益，有效的减少了外围元器件的数量，外围全贴片阻容器件应用可以尽量减少外围占板面积，并降低手工插件带来的成本上升;功放集成了D类和AB类两种工作模
Tech-Ku & DataFunLive 情人节专场直播：2月14日(周五)晚19点，DataFun联合阿里文娱技术举办情人节专场直播，邀请来自阿里文娱的算法专家奕晴，为大家分享了 "阿里文娱智能营销增益模型 ( uplift model ) 技术实践"。本次直播分享了营销增益模型的原理和常见的建模及评估方法，并以淘票
36.回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1. 去除这两个共线性变量2. 我们可以先去除一个共线性变量3. 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4. 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归.以下哪些是对的:A. 1B. 2C. 2和3D. 2, 3和4答案: D
一、决策树所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没
