决策树之ID3算法
一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART ...
原文：决策树系列（三）——ID3
预备知识：决策树 初识ID 回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题： 数据是怎么分裂的 如何选择分类的属性 什么时候停止分裂 从上述三个问题出发，以实际的例子对ID 算法进行阐述。 例：通过当天的天气 温度 湿度和季节预测明天的天气 表 原始数据 当天天气 温度 湿度 季节 明天天气 晴 春天 晴 阴 春天 阴 阴 春天 雨 晴 夏天 晴 雨 冬天 阴 晴 夏天 晴 阴 秋天 晴 ...
2016-01-03 14:38 3 23550 推荐指数：
相关推荐
决策树 - ID3算法
ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 例子 训练数据 每一行代表一个数据，前4个元素表示输入，最后一个是标签。 测试数据 算法讲解 设 \(D\) 为用类别标签 \(p_i\) 对训练元组进行的划分，则 \(D\) 的信息熵表示 ...
决策树算法（ID3）
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis ...
决策树(Decision Tree)&ID3
决策树(Decision Tree) 本文学习内容来自西瓜书和机器学习导论。 什么是决策树 目的：产生一棵泛化能力强的决策树。泛化能力强指对非训练集的样本进行预测时仍能保持较高的准确性。 思想：分治(divide and conquer) 算法 \((x_1,y_1)\)表示 ...
ID3决策树算法
一，简介 ID3（Iterative Dichotmizer 3） 1.什么是决策树学习 决策树学习是以训练或样本数据集为基础的归纳学习算法，是用于分类和预测的重要技术。 2.ID3核心思想 核心思想是利用信息熵原理选择信息增益最大的属性作为分类属性，递归地拓展决策树的分枝，完成 ...
决策树(ID3 )原理及实现
1、决策树原理 1.1、定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 举一个通俗的栗子，各位立志于脱单的单身男女在找对象的时候就已经完完全全使用了决策树的思想。假设一位母亲 ...
决策树--ID3 算法（一）
Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 3. 信息熵与信息增益 4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种 ...
决策树ID3算法的java实现
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准 ...