决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。 决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。 算法原理 ...

看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪 ...

常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART，它们构建树所使用的启发式函数各是什么？除了构建准则之外，它们之间的区别与联系是什么？首先，我们回顾一下这几种决策树构造时使用的准则。 人 年龄 长相 工资 写代码 类别 ...

一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件：二分类问题(只用来构建二叉树 ...

一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...

写在前面 之前写过一篇文章提到了xpath元素定位，只写了一些函数，但是不够具体。于是想再写一篇关于xpath元素的定位终极篇，相信你一定能在这里找到你需要的解决办法。 第一种方法： 通过绝对路 ...

1、 什么是库？ 所谓库就是程序代码的集合，是共享程序代码的一种方式。 2、 库的分类 根据程序代码的开源情况，库可以分为两类 开源库源代码是公开的，你可以看到具体实现。 ...

大家好，我是 朋哥，一个有十年工作经验的码农，一心追求技术。 先说说我的开发经历，10年毕业，到目前已经十多年开发经验，大学学习了多种语言，Java，Android，c，c++，到毕业时真正掌 ...