一、C4.5决策树概述 　　C4.5决策树是ID3决策树的改进算法，它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的，可以参考我的上一篇博客：https ...

目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据：从文本文件中解析数据 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 准备数据：归一化数值 测试算法 ...

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现 ...

ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益 ...

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5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 ...

1. 算法背景介绍 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。C4.5分类 ...

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在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。 如何使用树来表示算法 ...