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,而有向边包含判断条件。决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
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,而有向边包含判断条件。决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
人工神经网络是一种发展时间较早且十分常用的机器学习算法。因其模仿人类神经元工作的特点,在监督学习和非监督学习领域都给予了人工神经网络较高的期望。目前,由传统人工神经网络发展而来的卷积神经网络、循环神经网络已经成为了深度学习的基石。本篇文章中,我们将从人工神经网络的原型感知机出发,介绍机器学习中人工神经网络的特点及应用。
前一阵子购买了阿里云的云服务器ECS(学生优惠),折腾了一阵子后对有些东西不太满意,所以就重新初始化了磁盘,刚好要重新安装图形界面,于是就顺手写了这么一篇文章。
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