機器學習--決策樹算法(CART)
CART分類樹算法 特征選擇 我們知道，在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征，信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中，采用了信息增益比來選擇特征，以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的，這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...
原文：機器學習-CART決策樹
之前泛泛看了下了Random Forest和決策樹，現在落實到一個具體決策樹算法：CART Classification and Regression Tree 。 CART是 年由Breiman, Friedman, Olshen, Stone提出的一個決策樹算法，雖然不是第一個機器學習領域的決策樹，但卻是第一個有着復雜的統計學和概率論理論保證的決策樹 這些話太學術了，引自參考文獻 。 CAR ...
2012-09-29 09:54 0 3317 推薦指數：
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