机器学习：决策树（基本思想、信息熵、构建决策树的问题及思想）
一、决策树思维、决策树算法 1）决策树思维 决策树思维是一种逻辑思考方式，逐层的设定条件对事物进行刷选判断，每一次刷选判断都是一次决策，最终得到达到目的；整个思考过程，其逻辑结构类似分叉的树状，因此称为决策树思维； 例一：公式招聘时的决策树思维 此过程形成了一个树的结构 ...
原文：机器学习：决策树（使用信息熵寻找最优划分）
老师强调：作为计算机工程师，传统的算法和数据结构是最基础的内容，要掌握。 一 节点数据集的划分 决策树算法的思想 解决分类问题时，决策树算法的任务是构造决策树模型，对未知的样本进行分类 决策树算法利用了信息熵和决策树思维： 信息熵越小的数据集，样本的确定性越高，当数据集的信息熵为 时，该数据集中只有一种类型的样本 训练数据集中有很多类型的样本，通过对数据集信息熵的判断，逐层划分数据集，最终将每一 ...
2018-08-14 20:45 0 2282 推荐指数：
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