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多校8 D Poker Game: Decision
problem 暴力sg，打牌 code #include <bits/stdc++.h> #define FOR(i,a,b) for(int i=a;i<=b;++i) #define ll long long using namespace std; const int _=1e6+7; // const int mod=1e9+7; int read() { int x=0,f=1;char s=getchar(); for(;s>'9'lec-1-Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and Control
What is RL 基于学习的决策的数学形式 从经验中学习决策和控制的方法 Why should we study this now 深度神经网络特征方法 强化学习的提升 计算能力的提升 我们还需要解决哪些其他问题才能实现现实世界的顺序决策? 1.如何学习 Learning from reward 基本的强化学习处理的是最大Python 3 Category
01 Python 3 Tutorial 02 Python 3 - Overview 03 Python 3 - Environment Setup 04 Python 3 - Basic Syntax 05 Python 3 - Variable Types 06 Python 3 - Basic Operators 07 Python 3 - Decision Making 08 Python 3 - Loops 09 Python 3 - Numbers 10 Python 3 - Strin转：决策树 decision tree
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法 决策树（decision tree）(二)——剪枝Machine Learning note—briefing
Basic Machine Learning Problems ● Supervised Learning: You have labelled data for computer to learn from ○ Regression ○ Classification ● Unsupervised Learning: You don’t have labelled data, but you want to find patterns in the data ○ Clustering / D4. 决策树与随机森林
参考博客： 决策树与随机森林(从入门到精通) 决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法 机器学习实战（三）——决策树 决策树详解java利用Freemarker模板生成docx格式的word文档（全过程）
参考汇总： wordexport: JAVA生成并导出Word文档技术论证 java利用Freemarker模板生成docx格式的word文档（全过程） - 旁光 - 博客园 # 参考资料 - 其他项目导出为word的代码，同事提供 - [java导出word的5种方式](https://www.cnblogs.com/ziwuxian/p/8985678.html)，ziwuxian - [Java机器学习西瓜书——决策树（Decision Tree）部分总结
决策树（Decision Tree） 基本概念 由很多“树”组成，是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 包含了一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点； 叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性[Blue Prism] Choice 的使用
1.Choice 是一种简单的流程分支控件，类似编程语言里的"switch case"。 Choice Name - 分支名称 Choice Criterion - 分支条件，条件内的表达式编写和"Decision"类似。 Add - 添加分支 Remove - 删除分支 Move Up - 上移分支 Move Down - 下移分支 2.属性对话框 Name[Blue Prism] Decision 的使用
1.用于判断流程内的走向，表达式的值必须是 TRUE 或 FALSE。 Link的 Yes 和 No 属性，可以通过右键Link出现的菜单选项 Switch 修改， 2.属性对话框 Name - 输入的名称将显示在流程图上的 "Decision"。 Description - 附加说明字段允许输入更长的叙述。 Expression -DecisionCamp 2019, Decision Manager, AI, and the Future
RedHat DMN AI - 国内版 Bing https://cn.bing.com/search?q=RedHat+DMN+AI&qs=n&form=QBRE&sp=-1&pq=redhat+dmn+ai&sc=0-13&sk=&cvid=54EDAE626E1E4602AD10BFD794AA2970 DecisionCamp 2019, Decision Manager, AI, and the Future https://www.redRisk-Aware and Multi-Objective Decision Making with Distributional Monte Carlo Tree Search
发表时间：2021 （AAMAS 2021 extended abstract） 文章要点：这篇文章想说通常RL都是去最大化累计回报，这个值通常都是标量，标量反映出来的信息肯定就没有分布多。这篇文章就在risk-aware and multi-objective的设定下用MCTS来做distributional这个事情（Distributional Monte Carlo Tree S逻辑回归0.5阈值修改问题
逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = load_breast_cancer() lr = LR().fit(data.data基于机器学习的心脏病预测方法（8）——决策树（Decision Tree）
目录 一、决策树 二、核心代码 三、决策树可视化 3.1 设置深度为1 四、评价指标 4.1 混淆矩阵 4.2 预测分数 4.3 召回率 4.4 F分数 4.5 FN（false negative） 五、总结——最终五种方法准确率比较 一、决策树 伪代码实现： 将数据集的最佳属性放在树根上。 将训决策树Decision Tree
信息熵 H ( X ) = ∑ xR计算获取决策曲线数据（Decision Curve Analysis，DCA）并使用python进行可视化
R计算获取决策曲线数据（Decision Curve Analysis，DCA）并使用python进行可视化 目录 R计算获取决策曲线数据（Decision Curve Analysis，DCA）并使用python进行可视化【李宏毅2020 ML/DL】P26-33 Explainable ML
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 机器为什么“能”知道？可以从两个角度考虑，比如对于一个分类问题，可以考虑：Local Explanation: Why do youML (Chapter 4): 决策树 (decision tree)
本文为《机器学习》(周志华) 的读书笔记 参考 南瓜书 目录 基本流程划分选择信息增益 (information gain) (ID3)信息熵 (information entropy)条件熵互信息信息增益 (information gain)利用信息增益来进行决策树的划分属性选择 增益率 (gain ratio) (C4.5)基尼指数 (Gini iStatQuest系列之Decision Trees
视频来自B站：StatQuest - Decision Trees 一、建立决策树 现在有一组数据，是病人的健康程度，即胸痛、血液循环、动脉阻塞，以及该病人是否有心脏病，现在我们要用这组数据建立一个决策树，来预测一个人是否有心脏疾病，数据如下： 决策树是由许多的yes/no节点组成的树状分类器，该例子中病23、深度学习之决策树学习
具体参考决策树基本原理和讲解： 信息熵的学习参考：链接：https://pan.baidu.com/s/1_AF7xoUhm3XgcYGfGrk5ng 提取码：kztu 决策树的学习参考：https://sklearn.apachecn.org/docs/master/11.html 代码使用的csv参考：链接：https://pan.baidu.com/s/1IxbFuwET7qMbJyEu76WROg 提取码：g7f7动态规划的原理？
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化HDU-6874 Decision 倍增 （2020 HDU多校 D7 D)
Decision 题意 从 \([0,t]\) 中等概率的选取两个数字 \(v_1,v_2\), 定义序列 \(X\) 有 \(X_0=v1+v2,X_{n+1}=(aX_n+c) \mod m\)。如果 \(X_{|v1-v2|}\) 是偶数，则获胜，求获胜概率 范围：\(2\le m \le 10^6,0\le a,c \lt m, 0\le t \lt \frac{m}{2}\) 分析 枚举 \(sum = v_1+v_2\) 的值代码解读——Solver.h及Solver.cpp
一些重要笔记整理 1.变元v的decision[v部分变元不参与活跃度排序 在读入cnf文件时，首先调用的是newVars函数，该函数调用的第二个参数是默认值True。 1 Var Solver::newVar(bool sign, bool dvar) //该函数第二个参数默认值为true 2 { 3 int v = nVar决策树学习（最详细的版本）
决策树（decision tree）（一）——构造决策树方法 决策树（decision tree）（二）剪枝 决策树（decision tree）（三）连续值处理 决策树（decision tree）（四）缺失值处理决策树(Decision Tree)
目录决策树信息熵ID3C4.5CRAT 博客地址: https://xiaoxiablogs.top 决策树 决策树是一种常见的机器学习算法. 所谓决策树,其实就是通过某种方法选择特征的筛选顺序,然后对每一个特征进行分分支,也就相当于将每个特征都做成if-else语句. 简单的说,决策树就是多个if-else组合在一起,