機器學習概念 機器學習 (Machine Learning) 是近 20 多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。 機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律 ...

實習了一段時間，接觸了一些數據挖掘、機器學習的算法，先記錄下來方便以后的復習回顧： 一：決策樹概念 　　決策樹可以看做一個樹狀預測模型，它是由節點和有向邊組成的層次結構。樹中包含3中節點：根節點、內部節點、葉子節點。決策樹只有一個根節點，是全體訓練數據的集合。樹中每個內部節點都是一個分裂 ...

1. 決策樹算法 1.1 背景知識 信息量\(I(X)\)：指一個樣本/事件所蘊含的信息，如果一個事情的概率越大，那么就認為該事件所蘊含的信息越少，確定事件不攜帶任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\)：用來描述系統信息量 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 （1）類別屬性信息熵的計算由於未分區前，訓練數據集中共有14個實例， 其中有9個實例屬於yes類（適合打網球的），5個實例屬於no類（不適合打網球）， 因此分區前類別屬性的熵為： （2）非類別屬性信息熵 ...

###決策樹基礎概念 在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。Entropy （熵） 表示的是系統的凌亂程度，它是決策樹的決策依據，熵的概念來源於香儂的信息論。 ###決策樹的決策過程 選擇分裂特征：根據某一指標（信息增益，信息增益比或基尼 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 決策樹思想的來源非常朴素，程序設計中的條件分支結構就是if-else結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 1.定義： 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個 ...

決策樹算法是一種通用的機器學習算法，既可以執行分類也可以執行回歸任務，同時也是一種可以擬合復雜數據集的功能強大的算法； 一、可視化決策樹模型 通過以下代碼，我們使用iris數據集構建一個決策樹模型，我們使用數據的后兩個維度並設置決策樹的最大深度為2，最后通過export ...