预测是非常困难的，更别提预测未来。 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现，我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归。回归是预测一个数值型数量 ...

上机1 上机2 h2{ color: #003580;}#first{ font-size: 14px; color: #000033;}.a1{ color: # ...

第四章 决策树 4.1 基本流程 一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根结点包含样本全集。 从根结点到每个叶 ...

41. 假定网络中的路由器B的路由表有如下的项目（这三列分别表示“目的网络”、“距离”和“下一跳路由器”）N1 7 AN2 2 BN6 8 FN8 4 EN9 4 F现在B收到从C发来的路由信息（这两 ...

1,定积分定义 设函数f(x)在定义[a,b]上, 若对[a,b]的任一中分法, a=x0<x1<x2<...<xn = b, 令Δxi = xi - xi-1, 任取 ...

决策树ID3原理及R语言python代码实现（西瓜书） 摘要： 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下 ...

数据集如下： 基于信息增益的ID3决策树的原理这里不再赘述，读者如果不明白可参考西瓜书对这部分内容的讲解。 python实现代码如下： 绘制的决策树如下： ...

参考书籍：《机器学习》（周志华） 说 明：本篇内容为读书笔记，主要参考教材为《机器学习》（周志华）。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源，在此感谢所有原创者的工作 ...