决策树
2016-10-26 23:12:12 0 举报决策树是一种常用的机器学习算法，它通过将数据集划分为不同的类别来进行预测和分类。决策树的构建过程包括特征选择、节点划分和剪枝等步骤。在特征选择阶段，算法会选择最具区分度的特征作为根节点；在节点划分阶段，算法会根据不同特征的值将数据集划分为若干个子集；在剪枝阶段，算法会删除一些不必要的节点来减少过拟合的风险。决策树具有简单易懂、可解释性强等优点，适用于处理分类和回归问题。
作者其他创作
大纲/内容
动态阈值检测
基于草帽小波进行滑动窗口积分
检测结果输出
原始心电信号
利用双向零相移滤波器滤波
检测结果修正
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