机器学习算法总结(二)——决策树（ID3, C4.5, CART）
决策树是既可以作为分类算法，又可以作为回归算法，而且在经常被用作为集成算法中的基学习器。决策树是一种很古老的算法，也是很好理解的一种算法，构建决策树的过程本质上是一个递归的过程，采用if-then的规则进行递归（可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程），关于递归的终止条件有三种 ...
原文：机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要总结决策树中的ID ,C . 和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点和有向边组成。结点一般有两种类型，一种是内部结点，一种是叶节点。内部结点一般表示一个特征，而叶节点表示一个类。 ...
2018-11-03 12:29 0 660 推荐指数：
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