決策樹介紹 決策樹是一類機器學習算法,可以實現對數據集的分類、預測等。具體請閱讀我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html)。 Accord.Net Accord.Net(http ...
轉自:http: blog.csdn.net chenhoujiangsir article details 說明:本文是kaldi主頁相關內容的翻譯 http: kaldi asr.org doc tree externals.html 。目前網上已經有一個翻譯的版本,但翻譯的不是很清楚,導致我在剛學這部分內容的時候產生了一些誤解,所以我希望結合我目前所知道的一些東西,盡量把這部分內容翻譯地比較 ...
2017-09-12 17:48 0 1610 推薦指數:
決策樹介紹 決策樹是一類機器學習算法,可以實現對數據集的分類、預測等。具體請閱讀我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html)。 Accord.Net Accord.Net(http ...
1.函數 view(t)%畫出決策樹 prune %剪枝決策樹 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一層 2 最后兩層%node: 剪掉第node個分支后的所有 eval %預測yfit=eval(t,x)[yfit ...
1.什么是決策樹 決策樹是一種解決分類問題的算法。 決策樹采用樹形結構,使用層層推理來實現最終的分類。 決策樹由下邊幾種元素組成: 根節點:包含樣本的全集 內部節點:對應特征屬性測試 葉節點:代表決策的結果 預測時,在樹的內部節點處用某一屬性值進行判斷,根據判斷 ...
1.Example 使用Spark MLlib中決策樹分類器API,訓練出一個決策樹模型,使用Python開發。 2.決策樹源碼分析 決策樹分類器API為DecisionTree.trainClassifier,進入源碼分析。 源碼文件所在路徑為,spark-1.6/mllib/src ...
決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹,並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練,指定max_depth=2: 下圖是這棵樹的結果: 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...
1.4 sklearn中的決策樹 2 DecisionTreeClassifier與紅酒數據集 ...
決策樹在sklearn中的實現 目錄 決策樹在sklearn中的實現 sklearn 入門 決策樹 1 概述 1.1 決策樹是如何工作的 1.2 sklearn中的決策樹 ...