转载请注明出处：http: blog.csdn.net buptgshengod .背景 上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢 就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每一个特征值都构建决策树，而且赋予他们不同的权值，最后集合起来 ...
2016-03-04 09:37 0 4491 推荐指数：
上一讲主要利用不同模型计算出来的g。採用aggregation来实现更好的g。假设还没有做出来g。我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的“diversity”的data出来。然后训练出一系列的g。比方PLA来说，尽管模型一样，就是直线对二维平面的切割，模型都为直线，那么我们利用 ...
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 k近邻（KNN） 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机（SVM ...
机器学习算法及代码实现–决策树 1、决策树 决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别 ...
本文结构： 是什么？ 有什么算法？ 数学原理？ 编码实现算法？ 1. 是什么？ 简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习 ...
摘要：上一节对决策树的基本原理进行了梳理，本节主要根据其原理做一个逻辑的实现，然后调用sklearn的包实现决策树分类。 这里主要是对分类树的决策进行实现，算法采用ID3，即以信息增益作为划分标准进行。 首先计算数据集的信息熵，代码如下： 然后是依据 ...
一、C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法，它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的，可以参考我的上一篇博客：https ...
一、ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构，它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构，但是它的判断标准不再是一个关系表达式，而是对应的模块的信息增益。它通过信息增益的大小，从根节点开始，选择一个分支，如同进入一个IF结构的statement，通过属性值的取值 ...
#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 ...
