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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:871
    评论:1
  • 机器学习-决策树的可视化安装Graphviz安装graphviz的python库基于决策树模型生成png图片效果展示
    2019-04-21 17:59:26
    阅读量:77
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  • 最近学习了唐宇迪老师关于决策树算法视频,感觉看了老师的视频,再结合李航老师《统计学习方法》书上的内容,还是能够有所理解的。一,决策树    可以将决策树看成一个if-then规则的集合。理论上来说,只要数据的特征足够,那么这课决策树可以无限地伸展下去,你可以将树的结点的每一次判断看成“切一刀”,没切一刀,就能将数据分得更准确。(当然,现实生活中并没有提供这么多的特征,并且
    2017-12-03 20:54:30
    阅读量:572
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  • 基于周志华《机器学习》和李航《统计学习方法》的总结目录1决策树模型2特征选择与分类决策树生成2.1样本集合纯度指标2.2ID3算法2.3C4.5算法2.4CART算法3回归决策树4决策树剪枝1决策树模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directededge)组成。结点...
    2019-02-03 12:31:21
    阅读量:84
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  • 学习机器学习已经很长时间了,不过一直在专注于实际项目。这段时间重新把理论部分捡起来熟悉下。下面介绍下机器学习理论中最为重要的“决策树”部分。个人感觉决策树弄懂了,你就懂得了机器学习的30%理论!1:梯度迭代决策树(gradientboosterdecisiontree)这种决策树只是一种回归树,不存在分类树。在回归树的分叉过程中他的原理和“普通决策树”一样2:普通决策树存在分类、
    2019-05-18 20:35:39
    阅读量:67
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  • 在前面的章节中,我们已经学过了ID3树,C4.5树和CART树的构造。如果还没有了解过这三棵决策树的话可以点击下方链接:机器学习(四):ID3决策树(基础篇)机器学习(四):C4.5决策树(基础篇)机器学习(四):CART决策树(基础篇)下面我们来看看在前面所生成的决策树的模样。决策树的文字格式决策树没有绘图之前是由一个多重字典组成,如图:这是我们生成的决策树的文字格式,如今,...
    2019-07-10 09:01:17
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  • 机器学习之决策树一、引言作为经典的统计学习模型——决策树,因为其算法简易性及模型的可解释性,被广泛的使用。说起决策树,大家最容易想到的就是IF-THEN规则,其实就是对不同的属性进行IF-THEN规则的划分,直到每个样本都能划分到某个叶节点上。对于决策树,我们将从以下六个方面进行阐述:1.决策树的生成2.决策树划分属性选择3.连续属性的处理4.缺失值的处理5.剪枝处理6.多变量决...
    2018-09-26 15:16:25
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  • 首先,决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,在这里主要讨论用于分类的决策树。决策树的学习通常包含三个步骤:特征选择,决策树的生成,决策树的剪枝。优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配的问题。 使用数据类型:数值型和标称型。那么具体的来通过一个例子说明一下决策树。下面这个例子是通过贷款...
    2019-03-13 15:30:02
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  • 上面两篇博客对机器学习有了简单的介绍,并介绍了机器学习中的一些基本的概念;下面我们来介绍机器学习中的第一个算法决策树算法DT(DecisionTree)。    介绍DecisionTree之前我先来引入一些经典的小例子来说明什么是决策树。如下面的图:             在当今这个社会尤其是我们这群程序员对象是一个很头疼的问题
    2017-08-17 14:57:59
    阅读量:1302
    评论:0
  • 具体的细节概念就不提了,这篇blog主要是用来总结一下决策树的要点和注意事项,以及应用一些决策树代码的。一、决策树的优点:易于理解和解释。数可以可视化。也就是说决策树属于白盒模型,如果一个情况被观察到,使用逻辑判断容易表示这种规则。相反,如果是黑盒模型(例如人工神经网络),结果会非常难解释。几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化,创建虚拟变量和删除缺失值。在sklearn中的决策树还不
    2017-12-15 00:15:03
    阅读量:4591
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