參考書籍:《機器學習》(周志華) 說 明:本篇內容為讀書筆記,主要參考教材為《機器學習》(周志華)。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源,在此感謝所有原創者的工作 ...
第四章 決策樹 . 基本流程 一般的,一棵決策樹包含一個根結點 若干個內部結點和若干個葉結點 葉結點對應於決策結果,其他每個結點則對應於一個屬性測試 每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被划分到子節點中 根結點包含樣本全集。 從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強 即處理未見示例能力強的決策樹。其基本流程遵循 分而治之 divide an ...
2017-07-25 10:27 0 1799 推薦指數:
參考書籍:《機器學習》(周志華) 說 明:本篇內容為讀書筆記,主要參考教材為《機器學習》(周志華)。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源,在此感謝所有原創者的工作 ...
使用信息增益構造決策樹,完成后剪枝 目錄 使用信息增益構造決策樹,完成后剪枝 1 構造決策樹 1 根結點的選擇 色澤 信息增益 根蒂 信息增益 敲聲 信息增益 紋理 信息增益 臍部 ...
一.簡介 決策樹是一種基於樹結構來進行決策的分類算法,我們希望從給定的訓練數據集學得一個模型(即決策樹),用該模型對新樣本分類。決策樹可以非常直觀展現分類的過程和結果,一旦模型構建成功,對新樣本的分類效率也相當高。 最經典的決策樹算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出 ...
七、多變量決策樹 1、從“樹”到“規則” 一棵決策樹對應於一個“規則集”,每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例: 好處: (1)改善可理解性 (2)進一步提升泛化能力( 由於轉化過程中通常會進行前件合並、泛化等操作 ...
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄 k近鄰(KNN) 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機(SVM ...
一、決策樹與隨機森林 1、信息論基礎 香農:奠定了現代信息論基礎,定義信息的單位比特。 32支球隊,預測世界杯冠軍,不知道任何信息的情況下,使用二分法最少需要猜5次。(log32=5) 5 = - (1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ...+ 1/32log1 ...
本文結構: 是什么? 有什么算法? 數學原理? 編碼實現算法? 1. 是什么? 簡單地理解,就是根據一些 feature 進行分類,每個節點提一個問題,通過判斷,將數據分為幾類,再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習 ...
閑來無事最近復習了一下ID3決策樹算法,並憑着理解用pandas實現了一遍。對pandas更熟悉的朋友可供參考(鏈接如下)。相比本篇博文,更簡明清晰,更適合復習用。 https://github.com/DianeSoHungry ...