『原创』机器学习算法的R语言实现（二）：决策树算法
1、介绍 决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 下图为一个决策树 ...
原文：机器学习-决策树算法+代码实现（基于R语言）
分类树 决策树 是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。 他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，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，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。 决策树的理解 熵的概念对理解决策树很重要 决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。 熵就是用来描述不确定性的。 案例：找出共享 ...
2019-06-07 12:42 0 2112 推荐指数：
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