本文為senlie原創，轉載請保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 決策樹---------------------------------------------------------------------1.描述：以樹為基礎的方法可以用於回歸 ...

下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...

　　本節使用的算法稱為ID3，另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述　 　　我們經常使用決策樹處理分類問題，它的過程類似二十個問題的游戲：參與游戲的一方在腦海里想某個事物，其他參與者向他提出問題，只允許提20個問 題，問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解，逐步縮小 ...

優化算法 先導知識：泰勒公式 \[f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一階泰勒展開： \[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二階泰勒展開 ...

理解這個算法： 這個算法是用來給特征值分類的，是屬於有監督學習的領域，根據不斷計算特征值和有目標值的特 ...

上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...

摘要：本部分對決策樹幾種算法的原理及算法過程進行簡要介紹，然后編寫程序實現決策樹算法，再根據Python自帶機器學習包實現決策樹算法，最后從決策樹引申至集成學習相關內容。 1.決策樹 　　決策樹作為一種常見的有監督學習算法，在機器學習領域通常有着不錯的表現，決策樹在生活中決策去做 ...

摘要：上一節對決策樹的基本原理進行了梳理，本節主要根據其原理做一個邏輯的實現，然后調用sklearn的包實現決策樹分類。 　　這里主要是對分類樹的決策進行實現，算法采用ID3，即以信息增益作為划分標准進行。 　　首先計算數據集的信息熵，代碼如下： 　　然后是依據 ...