決策樹（Decision tree） 決策樹是以實例為基礎的歸納學習算法。 它從一組無次序、無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部結點進行屬性值的比較，並根據不同的屬性值從 該結點向下分支，葉結點是要學習划分的類。從根 ...

決策樹分類是數據挖掘中分類分析的一種算法。顧名思義，決策樹是基於“樹”結構來進行決策的，是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如下圖一個簡單的判別買不買電腦的決策樹： 下圖是一個測試數據集，我們以此數據集為例，來看下如何生成 ...

　　從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 　　這篇先介紹分類問題的一些基本知識，然后主要講述決策樹算法的原理、實現，最后利用決策樹算法做一個泰坦尼克號船員 ...

pandas之get_dummies 方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=Non ...

第一篇：從決策樹學習談到貝葉斯分類算法、EM、HMM 引言 最近在面試中(點擊查看：我的個人簡歷，求職意向，擇司標准)，除了基礎 & 算法 & 項目之外，經常被問到或被要求介紹和描述下自己所知道的幾種分類或聚類算法(當然，這完全 ...

分類算法：對目標值進行分類的算法 1、sklearn轉換器(特征工程)和預估器(機器學習) 2、KNN算法(根據鄰居確定類別 + 歐氏距離 + k的確定)，時間復雜度高，適合小數據 3、模型選擇與調優 4、朴素貝葉斯算法(假定特征互獨立 + 貝葉斯公式(概率計算 ...

寫在前面的話： 我現在大四，畢業設計是做一個基於大數據的用戶畫像研究分析。所以開始學習數據挖掘的相關技術。這是我學習的一個新技術領域，學習難度比我以往學過的所有技術都難。雖然現在在一家公司實習，但是工作還是挺忙的，經常要加班，無論工作多忙,還是決定要寫一個專欄,這個專欄就寫一些數據挖掘算法 ...

　　隔了很久沒有寫數據挖掘系列的文章了，今天介紹一下朴素貝葉斯分類算法，講一下基本原理，再以文本分類實踐。 一個簡單的例子 　　朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 　　這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式 ...