原文:《机器学习》(西瓜书)笔记(4)--决策树

第四章 决策树 . 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。 从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强 即处理未见示例能力强的决策树。其基本流程遵循 分而治之 divide an ...

2017-07-25 10:27 0 1799 推荐指数:

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人工智能与机器学习(三)-----决策树算法挑选好西瓜学习

一.简介 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型(即决策树),用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果,一旦模型构建成功,对新样本的分类效率也相当高。 最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出 ...

Mon Nov 01 02:47:00 CST 2021 0 1303
机器学习(周志华)》笔记--决策树(5)--轴平行划分:单变量决策树、多变量决策树

七、多变量决策树 1、从“”到“规则”   一棵决策树对应于一个“规则集”,每个从根结点到叶结点的分支路径对应于一条规则。 举例:          好处:     (1)改善可理解性     (2)进一步提升泛化能力( 由于转化过程中通常会进行前件合并、泛化等操作 ...

Wed Feb 05 21:45:00 CST 2020 0 1263
机器学习 | 算法笔记- 决策树(Decision Tree)

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 ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 0 1552
机器学习笔记(三)决策树、线性回归

一、决策树与随机森林 1、信息论基础 香农:奠定了现代信息论基础,定义信息的单位比特。 32支球队,预测世界杯冠军,不知道任何信息的情况下,使用二分法最少需要猜5次。(log32=5)   5 = - (1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ...+ 1/32log1 ...

Thu Jan 23 08:25:00 CST 2020 0 1427
机器学习笔记之二】决策树的python实现

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 ...

Mon Aug 14 16:52:00 CST 2017 0 6822
机器学习实战》笔记——决策树(ID3)

闲来无事最近复习了一下ID3决策树算法,并凭着理解用pandas实现了一遍。对pandas更熟悉的朋友可供参考(链接如下)。相比本篇博文,更简明清晰,更适合复习用。 https://github.com/DianeSoHungry ...

Wed Jun 21 21:29:00 CST 2017 0 2349
 
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