機器學習之決策樹（Decision Tree）
1 引言 決策樹（Decision Tree）是一種非參數的有監督學習方法，它能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則，並用樹狀圖的結構來呈現這些規則，以解決分類和回歸問題。決策樹中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉節點代表一種分類 ...
原文：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 組合算法 Ensemble Method K Means 機器學習算法總結 本章為決策樹算法，內容包括基本模型介紹，以及包括ID C . 和CART樹不同樹模型的介紹。同時包括python 下的代碼實戰，代碼實現包 ...
2019-03-10 17:54 0 1552 推薦指數：
相關推薦
機器學習-決策樹 Decision Tree
咱們正式進入了機器學習的模型的部分，雖然現在最火的的機器學習方面的庫是Tensorflow, 但是這里還是先簡單介紹一下另一個數據處理方面很火的庫叫做sklearn。其實咱們在前面已經介紹了一點點sklearn，主要是在categorical data encoding那一塊。其實sklearn ...
【機器學習實戰】第3章 決策樹（Decision Tree）
（Decision Tree）算法主要用來處理分類問題，是最經常使用的數據挖掘算法之一。 決策樹 場景 ...
Python_sklearn機器學習庫學習筆記（四）decision_tree（決策樹）
# 決策樹 輸出結果： Out[123]: 輸出 ...
機器學習中的算法：決策樹模型組合之GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
【轉載自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示（容易 ...
決策樹學習筆記（Decision Tree）
什么是決策樹？ 決策樹是一種基本的分類與回歸方法。其主要有點事模型具有可得性，分類速度快。學習時，利用訓練數據，根據損失函數最小化原則建立決策樹模型；預測時，對新數據，利用決策樹模型進行分類。 決策樹學習通常包含以下三個步驟： 選擇特征 決策樹生成 剪枝 ...
【Spark機器學習速成寶典】模型篇05決策樹【Decision Tree】（Python版）
目錄 決策樹原理 決策樹代碼(Spark Python) 決策樹原理 詳見博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回 ...