機器學習在各個領域都有廣泛的應用，特別在數據分析領域有着深遠的影響。決策樹是機器學習中最基礎且應用最廣泛的算法模型。本文介紹了機器學習的相關概念、常見的算法分類和決策樹模型及應用。通過一個決策樹案例，着重從特征選擇、剪枝等方面描述決策樹的構建，討論並研究決策樹模型評估准則。最后基於 R 語言 ...

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 ...

機器學習算法及代碼實現–決策樹 1、決策樹 決策樹算法的核心在於決策樹的構建，每次選擇讓整體數據香農熵（描述數據的混亂程度）減小最多的特征，使用其特征值對數據進行划分，每次消耗一個特征，不斷迭代分類，直到所有特征消耗完（選擇剩下數據中出現次數最多的類別作為這堆數據的類別 ...

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 ...

）。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...