機器學習算法總結(二)——決策樹（ID3, C4.5, CART）
決策樹是既可以作為分類算法，又可以作為回歸算法，而且在經常被用作為集成算法中的基學習器。決策樹是一種很古老的算法，也是很好理解的一種算法，構建決策樹的過程本質上是一個遞歸的過程，采用if-then的規則進行遞歸（可以理解為嵌套的 if - else 的條件判斷過程），關於遞歸的終止條件有三種 ...
原文：機器學習總結（八）決策樹ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要總結決策樹中的ID ,C . 和CART算法，各種算法的特點，並對比了各種算法的不同點。 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中，是基於特征對實例進行分類。既可以認為是if then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間和類空間上的條件概率分布。 決策樹模型：決策樹由結點和有向邊組成。結點一般有兩種類型，一種是內部結點，一種是葉節點。內部結點一般表示一個特征，而葉節點表示一個類。 ...
2018-11-03 12:29 0 660 推薦指數：
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