一、C4.5決策樹概述 　　C4.5決策樹是ID3決策樹的改進算法，它解決了ID3決策樹無法處理連續型數據的問題以及ID3決策樹在使用信息增益划分數據集的時候傾向於選擇屬性分支更多的屬性的問題。它的大部分流程和ID3決策樹是相同的或者相似的，可以參考我的上一篇博客：https ...

目錄 工作原理 python實現 算法實戰 約會對象好感度預測 故事背景 准備數據：從文本文件中解析數據 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖 准備數據：歸一化數值 測試算法 ...

目錄 工作原理 python實現 算法實戰 對mnist數據集進行聚類 小結 附錄 工作原理 聚類是一種無監督的學習，它將相似的對象歸到同一個簇中。類似於全自動分類（自動的意思是連類別都是自動構建的）。K-均值算法可以發現 ...

ID3算法缺點 它一般會優先選擇有較多屬性值的Feature，因為屬性值多的特征會有相對較大的信息增益，信息增益反映的是，在給定一個條件以后，不確定性減少的程度， 這必然是分得越細的數據集確定性更高，也就是條件熵越小，信息增益越大。為了解決這個問題，C4.5就應運而生，它采用信息增益 ...

本文主要總結決策樹中的ID3,C4.5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 ...

1. 算法背景介紹 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。它是一種監管學習，所謂監管學習說白了很簡單，就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。這樣的機器學習就被稱之為監督學習。C4.5分類 ...

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...

在生活中，“樹”這一模型有很廣泛的應用，事實證明，它在機器學習分類和回歸領域也有着深刻而廣泛的影響。在決策分析中，決策樹可以明確直觀的展現出決策結果和決策過程。如名所示，它使用樹狀決策模型。它不僅僅是在數據挖掘中用戶獲取特定目標解的策略，同時也被廣泛的應用於機器學習。 如何使用樹來表示算法 ...