机器学习--决策树算法(CART)
CART分类树算法 特征选择 我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化 ...
原文：机器学习-CART决策树
之前泛泛看了下了Random Forest和决策树，现在落实到一个具体决策树算法：CART Classification and Regression Tree 。 CART是 年由Breiman, Friedman, Olshen, Stone提出的一个决策树算法，虽然不是第一个机器学习领域的决策树，但却是第一个有着复杂的统计学和概率论理论保证的决策树 这些话太学术了，引自参考文献 。 CAR ...
2012-09-29 09:54 0 3317 推荐指数：
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