决策树（Decision tree） 决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从 该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根 ...

决策树分类是数据挖掘中分类分析的一种算法。顾名思义，决策树是基于“树”结构来进行决策的，是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如下图一个简单的判别买不买电脑的决策树： 下图是一个测试数据集，我们以此数据集为例，来看下如何生成 ...

　　从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员 ...

pandas之get_dummies 方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=Non ...

第一篇：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中(点击查看：我的个人简历，求职意向，择司标准)，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全 ...

分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2、KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定)，时间复杂度高，适合小数据 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算 ...

写在前面的话： 我现在大四，毕业设计是做一个基于大数据的用户画像研究分析。所以开始学习数据挖掘的相关技术。这是我学习的一个新技术领域，学习难度比我以往学过的所有技术都难。虽然现在在一家公司实习，但是工作还是挺忙的，经常要加班，无论工作多忙,还是决定要写一个专栏,这个专栏就写一些数据挖掘算法 ...

　　隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 　　朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 　　这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式 ...