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BRT的起点也是决策树,每棵树不是相互独立的,而设置为前一棵树的残差(预测误差),通过对建模不良特征给予更多权重,逐步减少模型与观察到的目标数据之间的差异。 (2)分类树及CART算法 分类树: CART算法:利用G-G'值可作为选择分割点标准,G-G'值越大,分割点选择越好。 (3)最小二乘回归树 CART算法;利用分割后y...
Solidworks模型树布局 由下图可见,SW的模型树界面从上到下依次是搜索栏、根节点、文件夹工具、参考/基准、设计特征、退回控制棒。 在搜索栏,通过输入文本,模型树中的所有相关对象,无论是特征、草图还是文件夹,都可以在此处过滤。 点击显示窗格的展开图标,可以展开如下图的显示窗格,统一查看和管理零部件的显隐状态、...
为了解决这个问题,我开始系统地研究学习方法。最终,机缘巧合,我得到了一个强大的学习方法,我把它取名为「模型树」。 它融合了记忆的底层原理,比如间隔重复、检索练习、新旧知识的联系、联想记忆等等; 融合了知识的诸多特性,比如显性知识与隐性知识、收敛特性、关联特性等等; ...
通常,我们操作的是模型树,在重绘周期最后,我们会将模型树相关内容(层次结构、图层属性和动画)序列化,通过IPC传递给专门负责屏幕渲染的渲染进程。渲染进程拿到数据并反序列化出树状结构--呈现树。这个呈现图层实际上是模型图层的复制,但是它的属性值代表了在任何指定时刻当前外观效果。换句话说,你可以通过呈现图层的值来...
回归树:基于到达叶节点的案例的平均值做出预测,没有使用线性回归的方法。 模型树:在每个叶节点,根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。因此叶节点数目越多,一颗模型树越大,比同等回归树更难理解,但模型可能更精确。 将回归加入到决策树: 分类决策树中,一致性(均匀性)由熵值来度量;数值决策树,则通过统计量(...
这个时候你就要重新思考知识与知识之间的关系,进而重新思考整个模型树的结构是否有问题,最后使得所有知识符合一个树状的结构。 这个过程就叫「结构化」。 当然,分类和结构化只是模型树的表现形式,真正让你实现炸裂式学习的是——你在分类和结构化的时候,在不断思考知识与知识之间的关系,刺激相关的神经元,让一个个知识...
模型树的建立一共分三步，第一步是模型树的主干和枝干；第二步是模型树的果实；第三步是模型树的叶子。大小框架：主干对应大框架，枝干对应小框架；思维模型：果实对应思维模型；具体知识：叶子对应具体知识。我们模型树的实操就是从大小框架到思维模型，然后从思维模型到具体知识。下面我来逐一讲解。对于新人来说，...