决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有 ...

一、决策树之ID3算法简述 　　1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算 ...

1. 决策树（Decision Tree）-决策树原理 2. 决策树（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比较 1. 前言 决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树呈树形结构 ...

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 ...

1. 信息熵 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。在没有外部环境的作用下，事物总是向着熵增大的方向发展，所以熵越大，可能性也越大。 \[H(X)=-\sum_{i=1}^n ...

前言 学习决策树时会接触到一些信息熵,条件熵和信息增益的知识,此外还有互信息,相对熵,交叉熵和互信息,KL散度等等乱七八糟的知识和名字,我本人已经记得大脑混乱了,还没有全部记住,所以在这里记录一下. 1.信息熵:信息的度量,信息的不确定程度,是乱七八糟熵的基础.吴军大大的数学之美中用了猜球队 ...

决策树是一种基本的分类和回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与 ...

引言 决策树(Decision Tree)是机器学习中一种经典的分类与回归算法。本文主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，决策树模型可以认为是if-then规则的集合，也可以 ...

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页，我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕，2011年加入腾讯，现任职于腾讯互娱运营部数据中心，主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作。 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前，首先需要介绍一下熵的概念，这是一个物理学概念，表示“一个 ...