原文:《機器學習》(西瓜書)筆記(4)--決策樹

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:

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人工智能與機器學習(三)-----決策樹算法挑選好西瓜學習

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 ...

Mon Nov 01 02:47:00 CST 2021 0 1303
機器學習(周志華)》筆記--決策樹(5)--軸平行划分:單變量決策樹、多變量決策樹

七、多變量決策樹 1、從“”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 ...

Wed Feb 05 21:45:00 CST 2020 0 1263
機器學習 | 算法筆記- 決策樹(Decision Tree)

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 ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 0 1552
機器學習筆記(三)決策樹、線性回歸

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 ...

Thu Jan 23 08:25:00 CST 2020 0 1427
機器學習筆記之二】決策樹的python實現

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 ...

Mon Aug 14 16:52:00 CST 2017 0 6822
機器學習實戰》筆記——決策樹(ID3)

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 ...

Wed Jun 21 21:29:00 CST 2017 0 2349
 
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