機器學習之決策樹算法
下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
原文：機器學習入門之決策樹算法
什么是決策樹 Decision Tree 決策樹是一個類似於流程圖的樹結構，其中每一個樹節點表示一個屬性上的測試，每一個分支代表一個屬性的輸出，每一個樹葉節點代 表一個類或者類的分布，樹的最頂層是樹的根節點。 舉一個例子。小明同學想根據天氣情況是否享受游泳運動： 這里包含了 個屬性，一條樣例即為一個實例，待學習的概念為 是否享受運動 ，學習目標函數：f:X gt Y。 根據上面的表中實例，我們可 ...
2017-07-30 16:04 0 4590 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法( 三、決策樹)
本節使用的算法稱為ID3，另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述 我們經常使用決策樹處理分類問題，它的過程類似二十個問題的游戲：參與游戲的一方在腦海里想某個事物，其他參與者向他提出問題，只允許提20個問 題，問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解，逐步縮小 ...
機器學習--決策樹之回歸樹及剪枝算法
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
機器學習實踐之決策樹算法學習
）。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...
【機器學習】ID3算法構建決策樹
ID3算法 ID3 提出了初步的決策樹算法;C4.5 提出了完整的決策樹算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的決策樹算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是決策樹的經典構造算法，內部使用信息熵和信息增益來進行構建 ...
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 ...
機器學習回顧篇（8）：CART決策樹算法
注：本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上，您可以通過github、gitee下載本系列所有文章筆記文件。 1 引言 上一篇博客中介紹了ID3和C4.5兩種決策樹算法，這兩種決策樹都只能用於分類問題，而本文要說的CART（classification ...
機器學習經典算法之決策樹
一、背景及問題 決策樹算法是為了解決二分類問題出現的，是根據歷史經驗（或訓練集）來做判斷，生成決策結果（或樹狀圖）的過程。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11037256.html ...