本文介绍机器学习中最基础最简单的决策树分类 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/133838427 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30059442 https://www.kaggle.com/prashant111 ...

决策树的实现太...繁琐了。 如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。 实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作 ...

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值 ...

决策树原理实例（python代码实现） 决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多 ...

什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ 直接以一个例子看看数如何构建决策树的： 根据不同的特征可以有不同的决策树： 那么如何从根节点开始选择 ...

参考：《机器学习实战》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我们所熟知的决策树的形状可能如下：  使用决策树算法的目的就是生成类似于上图的分类效果。所以算法的主要步骤就是如何去选择结点。  划分数据集的最大原则是：将无序的数据变得更加有 ...

决策树和KNN是机器学习的入门级别的算法，所以面试的时候都时常会有面试官要求将决策树写出来以用来检验面试者的算法基本素养。 1.信息熵 信息熵是表示数据的混乱程度（物理学当中就有热熵来表示分子混乱程度）。信息熵表现为-log(信息的概率) 那么整体的信息熵的数学期望：对概率*-log(概率 ...

决策树的Python实现 2017-04-07 Anne Python技术博文 前言： 决策树的一个重要的任务 是为了理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使 ...