本文對決策樹算法進行簡單的總結和梳理，並對著名的決策樹算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)進行實現，實現采用Python語言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python確實能夠省很多語言方面的事，從而可以讓我們專注於問題和解決問題的邏輯 ...

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 ...

決策樹算法的理解及實現 本文基本復制原文來源：http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9008901.html，我個人認為已經非常詳細了，所有理論基本來自周志華《機器學習》的決策樹章節！ 我主要是將該博客提供的源碼進行了實踐與大量注解 ...

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 ...

上一篇講了ID3決策樹原理，現在開始拿一個例子進行實戰 一、python機器學習庫 scikit-learn。sklearn是一個Python第三方提供的非常強力的機器學習庫，它包含了從數據預處理到訓練模型的各個方面。在實戰使用scikit-learn中 ...

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 ...