機器學習算法 --- Decision Trees Algorithms
一、Decision Trees Agorithms的簡介 決策樹算法（Decision Trees Agorithms），是如今最流行的機器學習算法之一，它即能做分類又做回歸（不像之前介紹的其他學習算法），在本文中，將介紹如何用它來對數據做分類。 本文參照了Madhu ...
原文：樹及其衍生算法（Trees and tree algorithms）
，二叉樹 Binary tree 二叉樹：每一個節點最多兩個子節點，如下圖所示： 相關概念：節點Node，路徑path，根節點root，邊edge，子節點 children，父節點parent，兄弟節點sibling, 子樹subtree，葉子節點leaf node, 度level,樹高hight View Code 二叉樹可以通過多級列表的形式實現,多級列表形式如下，根節點r，有兩個子節點a ...
2018-12-08 13:59 0 702 推薦指數：
相關推薦
[數據結構]——二叉樹（Binary Tree）、二叉搜索樹（Binary Search Tree）及其衍生算法
二叉樹（Binary Tree）是最簡單的樹形數據結構，然而卻十分精妙。其衍生出各種算法，以致於占據了數據結構的半壁江山。STL中大名頂頂的關聯容器——集合（set）、映射（map）便是使用二叉樹實現。由於篇幅有限，此處僅作一般介紹（如果想要完全了解二叉樹以及其衍生出的各種算法，恐怕要寫8~10篇 ...
[翻譯] 提升樹算法的介紹（Introduction to Boosted Trees）
[翻譯] 提升樹算法的介紹（Introduction to Boosted Trees） ## 1. 有監督學習的要素 XGBoost 適用於有監督學習問題。在此類問題中，我們使用多特征的訓練數據集 \(x_i\) 去預測一個目標變量 \(y_i\) 。在專門學習樹模型前，我們先回顧一下 ...
優化算法(Optimization algorithms)
1.Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同時處理整個train data Mini ...
決策樹(Decision Trees)
簡介 決策樹是一個預測模型，通過坐標數據進行多次分割，找出分界線，繪制決策樹。 在機器學習中，決策樹學習算法就是根據數據，使用計算機算法自動找出決策邊界。 每一次分割代表一次決策，多次決策而形成決策樹，決策樹可以通過核技巧把簡單的線性決策面轉換為非線性決策面 ...
【分類算法】決策樹（Decision Tree）
（注：本篇博文是對《統計學習方法》中決策樹一章的歸納總結，下列的一些文字和圖例均引自此書~） 決策樹（decision tree）屬於分類/回歸方法。其具有可讀性、可解釋性、分類速度快等優點。決策樹學習包含3個步驟：特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪（剪枝）。 0 - 決策樹問題 0.0 ...
Decision tree(決策樹)算法初探
1. 算法概述 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構(二分類思想的算法模型往往都是樹形結構) 0x1：決策樹模型的不同角度理解 在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程，它可以被看作是if-then的規則集合；也可以被認為是定義在特征空間 ...
分類算法之決策樹(Decision tree)
3.1、摘要 在前面兩篇文章中，分別介紹和討論了朴素貝葉斯分類與貝葉斯網絡兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎，可以對分類及決策問題進行概率推斷。在這一篇文章中，將討論另一種被廣泛使用的分類算法——決策樹（decision tree）。相比貝葉斯算法，決策樹 ...