机器学习之决策树（ID3）算法
最近刚把《机器学习实战》中的决策树过了一遍，接下来通过书中的实例，来温习决策树构造算法中的ID3算法。 海洋生物数据： 不浮出水面是否可以生存 是否有脚蹼 属于鱼类 ...
原文：机器学习:ID3算法
简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种学习到的函数被表示为一棵决策树。 决策树表示 决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后续分支对应于该属性的一个可能值。 分类实例的方法是从这棵树的根节点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。然后这个 ...
2013-04-22 20:37 0 5239 推荐指数：
相关推荐
【机器学习】ID3算法构建决策树
ID3算法 ID3 提出了初步的决策树算法;C4.5 提出了完整的决策树算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是决策树的经典构造算法，内部使用信息熵和信息增益来进行构建 ...
机器学习笔记----- ID3算法的python实战
本文申明：本文原创，如有转载请申明。数据代码来自实验数据都是来自【美】Peter Harrington 写的《Machine Learning in Action》这本书，侵删。 Hello,又和大 ...
机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...
机器学习：决策树——分类树 ID3算法 代码+案例
一、决策树ID3递归算法的实现 二、数据集的加载 数据集获取的网站 数据描述信息： 1. Title: Database for fitting contact lenses 2. Sources: (a) Cendrowska, J. "PRISM ...
机器学习回顾篇（7）：决策树算法（ID3、C4.5）
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
机器学习--决策树算法(ID3 C4.5)
在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。 如何使用树来表示算法 ...
机器学习之ID3决策树python算法实现
#本算法前提，要熟悉决策树的理论知识，如:ID3算法流程，香农熵的计算公式和信息论原理 #数据集解释 是否属于鱼类是目标标量 #把数据离散化，变成标量型 是--》1 否 --》0 #变成 #在设定2个标签 #不浮出水面的鱼类 no surfacing #有脚蹼的鱼类 ...