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    2019-01-25 11:51:57
    阅读量:152
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  • 基本原理:  kNN算法可以完成很多分类任务,但是它的最大的缺点就是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优点就在于数据形式非常容易理解。  决策树的一般流程:收集数据准备数据:树构造算法只适用于标称型数据,因此数值型必须离散化分析数据:可以使用任何方法,在树构造完成之后,我们可以检查图形是否符合预期训练算法:构造树的数据结构测试算法:使用经验树计算错误率使用算法:使用训练好的树模...
    2018-12-18 20:29:01
    阅读量:62
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  • 决策树(decisiontree)转载自:点击打开链接说明:这篇博客是看周志华老师的《机器学习》(西瓜书)的笔记总结,虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节,但博客中仍有部分文字摘自周老师的《机器学习》书,仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者,谢谢。    决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experimentsinI
    2017-08-21 19:47:38
    阅读量:544
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  • [原]机器学习(二)决策树应为要用到迭代决策树,就先学了决策树。主要参考《机器学习实战》。一、决策树概念决策树原理很简单,一个流程图就能明白。图中构造了一个假想的邮件系统,通过检测域名地址和是否包含单词“曲棍球”来将邮件分类。决策树也有分类树和回归树的分别。常见的分类数就是id3和c4.5,回归树有cart。分类树就像上图进行分类,回归树在每个节点都会得
    2014-06-23 14:17:12
    阅读量:381
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  • 在这里,我想以更直观的方式帮助各位理解、掌握并且运用【注意:是运用】决策树,从而为机器学习作铺垫。PS:但还是希望大家稍微知道决策树大概是什么样子。一、简单概念1.根结点(rootnode):没有入边,但有零条或多条出边2.内部结点(internalnode):恰有一条入边和两条或多条出边3.叶结点(leafnode):恰有一条入边,无出边4.熵(entropy):这个
    2017-10-29 22:27:56
    阅读量:173
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  • if-then规则的集合,定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。学习的步骤特征选择2.决策树的生成3.决策树的修建转载于:https://www.cnblogs.com/shengwang/p/9758597.html...
    2018-10-09 09:45:00
    阅读量:1
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  • 版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载分享,请注明本文出自Bin的专栏:http://blog.csdn.net/xbinworldhttps://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/44660339目录(?)[+]欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法...
    2018-04-20 18:09:36
    阅读量:39
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  • 决策树算法是机器学习中十分重要的算法,它的思想很简单,模拟了人的决策思想,就是根据一些条件做一些决策。比如,我们决策今天是否要去逛街,要看天气好不好、心情好不好、有没有妹子陪等等。常见的决策树有ID3、C4.5和CART决策树,主要区别是在选择相关因数的算法不同,前两者和信息增益有关、后一种是与基尼指数有关。具体关于这几种决策树的详细信息就不说明了,大家可以网上看看,我这里主要是以代码实现为主...
    2019-02-15 11:34:00
    阅读量:1
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  • 笔者也是初学,看过别人的博客若干和视频,初步记录下决策树的核心思想以便日后复习,暂时不涉及具体例子。很多细节地方后续再详细说明...核心内容:根节点如何选择与判断根节点的3个公式。(也就是说我决策时候先根据哪个属性做判断,3个公式告诉了你如何选出做判断的那个属性,文章重点就是这个,over)一.分类器:给定一个数据集(训练集TrainingSet+测...
    2017-03-14 18:09:00
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  • 前提概要决策树是一个预测模型,它表示对象属性和对象类别之间的一种映射。决策树中的非叶子节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的所有对象,树的叶子节点表示对象所属的类别。来个例子比如我们用贷款业务中的一个例子来讲,如下:对象属性-比如贷款用户的年龄、是否工作、是否有房产、信用评分等对象类别-是否批准其贷款申请。构建的决策树...
    2019-01-06 08:43:00
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