機器學習：決策樹（基本思想、信息熵、構建決策樹的問題及思想）
一、決策樹思維、決策樹算法 1）決策樹思維 決策樹思維是一種邏輯思考方式，逐層的設定條件對事物進行刷選判斷，每一次刷選判斷都是一次決策，最終得到達到目的；整個思考過程，其邏輯結構類似分叉的樹狀，因此稱為決策樹思維； 例一：公式招聘時的決策樹思維 此過程形成了一個樹的結構 ...
原文：機器學習：決策樹（使用信息熵尋找最優划分）
老師強調：作為計算機工程師，傳統的算法和數據結構是最基礎的內容，要掌握。 一 節點數據集的划分 決策樹算法的思想 解決分類問題時，決策樹算法的任務是構造決策樹模型，對未知的樣本進行分類 決策樹算法利用了信息熵和決策樹思維： 信息熵越小的數據集，樣本的確定性越高，當數據集的信息熵為 時，該數據集中只有一種類型的樣本 訓練數據集中有很多類型的樣本，通過對數據集信息熵的判斷，逐層划分數據集，最終將每一 ...
2018-08-14 20:45 0 2282 推薦指數：
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