機器學習總結（八）決策樹ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要總結決策樹中的ID3,C4.5和CART算法，各種算法的特點，並對比了各種算法的不同點。 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中，是基於特征對實例進行分類。既可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間和類空間上的條件概率分布。 決策樹模型：決策樹由結點 ...
原文：機器學習相關知識整理系列之一：決策樹算法原理及剪枝（ID3,C4.5,CART）
決策樹是一種基本的分類與回歸方法。分類決策樹是一種描述對實例進行分類的樹形結構，決策樹由結點和有向邊組成。結點由兩種類型，內部結點表示一個特征或屬性，葉結點表示一個類。 . 基礎知識 熵 在信息學和概率統計中，熵 entropy 是表示隨機變量不確定性的度量。設 X 是一個取有限個值得離散隨機變量，其概率分布為： P X x i p i, i , , ,...,n 則隨機變量 X 的熵定義為： H ...
2017-03-11 21:51 0 7176 推薦指數：
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決策樹(上)-ID3、C4.5、CART
參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...