機器學習-決策樹算法+代碼實現（基於R語言）
分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。核心任務是把數據分類到可能的對應類別。 他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。 決策樹的理解 熵的概念 ...
原文：『原創』機器學習算法的R語言實現（二）：決策樹算法
介紹 決策樹 decision tree 是一種有監督的機器學習算法，是一個分類算法。在給定訓練集的條件下，生成一個自頂而下的決策樹，樹的根為起點，樹的葉子為樣本的分類，從根到葉子的路徑就是一個樣本進行分類的過程。 下圖為一個決策樹的例子，見http: zh.wikipedia.org wiki E B E AD E A 可見，決策樹上的判斷節點是對某一個屬性進行判斷，生成的路徑數量為該屬性可能 ...
2014-06-24 20:40 8 6455 推薦指數：
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