寫在前面的話 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我寫的不好，請您告訴我，我會爭取寫的更加簡單易懂！ 如果您有任何地方看着不爽，請您盡情的噴，使勁的噴，不要命的噴，您的槽點就是幫助我要進步的地方！ 計算給定數據的信息熵 在決策樹算法中最重要的目的我們已經在前幾章說過了，就是根據信息論的方法 ...

一.熵 自然界中的熵: 自封閉系統的運動總是倒向均勻分布: 1.自信息: 信息: i(x) = -log(p(x)) a.如果說概率p是對確定性的度量 b.那么信息就是對不確定性的度量 c.當一個小概率事件發生了，這個事件的信息量很大；反之如果一個大概率事件發生 ...

特征進行決策樹的構建呢？ 最基礎的是使用信息增益來表示。 首先得了解熵和條件熵的定義。 熵：用於表 ...

參考：《機器學習實戰》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我們所熟知的決策樹的形狀可能如下：  使用決策樹算法的目的就是生成類似於上圖的分類效果。所以算法的主要步驟就是如何去選擇結點。  划分數據集的最大原則是：將無序的數據變得更加有 ...

決策樹 算法優缺點： 優點：計算復雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值缺失不敏感，可以處理不相關的特征數據 缺點：可能會產生過度匹配的問題 適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 1.決策樹構造的整體思想： 決策樹 ...

決策樹原理實例（python代碼實現） 決策數(Decision Tree)在機器學習中也是比較常見的一種算法，屬於監督學習中的一種。看字面意思應該也比較容易理解，相比其他算法比如支持向量機(SVM)或神經網絡，似乎決策樹感覺“親切”許多 ...

決策樹和KNN是機器學習的入門級別的算法，所以面試的時候都時常會有面試官要求將決策樹寫出來以用來檢驗面試者的算法基本素養。 1.信息熵 信息熵是表示數據的混亂程度（物理學當中就有熱熵來表示分子混亂程度）。信息熵表現為-log(信息的概率) 那么整體的信息熵的數學期望：對概率*-log(概率 ...

決策樹的Python實現 2017-04-07 Anne Python技術博文 前言： 決策樹的一個重要的任務 是為了理解數據中所蘊含的知識信息，因此決策樹可以使 ...