本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述：以树为基础的方法可以用于回归 ...

下表为是否适合打垒球的决策表，预测E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...

　　本节使用的算法称为ID3，另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述　 　　我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提20个问 题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小 ...

优化算法 先导知识：泰勒公式 \[f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开： \[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开 ...

理解这个算法： 这个算法是用来给特征值分类的，是属于有监督学习的领域，根据不断计算特征值和有目标值的特 ...

上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法，本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容： 1、CART回归树的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归树的构建 5、回归树的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归树的介绍 回归树与分类树 ...

摘要：本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍，然后编写程序实现决策树算法，再根据Python自带机器学习包实现决策树算法，最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 　　决策树作为一种常见的有监督学习算法，在机器学习领域通常有着不错的表现，决策树在生活中决策去做 ...

摘要：上一节对决策树的基本原理进行了梳理，本节主要根据其原理做一个逻辑的实现，然后调用sklearn的包实现决策树分类。 　　这里主要是对分类树的决策进行实现，算法采用ID3，即以信息增益作为划分标准进行。 　　首先计算数据集的信息熵，代码如下： 　　然后是依据 ...