1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 決策樹是一種基本的分類和回歸方法。決策樹呈樹形結構 ...

決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返 ...

1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 上文決策樹（Decision Tree）1-決策樹 ...

CART：Classification and regression tree，分類與回歸樹。（是二叉樹） CART是決策樹的一種，主要由特征選擇，樹的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類和回歸 ...

集成分類器(ensemble)： 1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier) 　　其原理是從現有數據中有放回抽取若干個樣本構建分類器， ...

1. 目的：通過分析和挖掘推特上的推文，來盡可能准確的判斷其對蘋果公司的態度(積極、消極、或者為其他)。 2. 數據來源: Twitter API；構建因變量方法：Amazon Mechani ...

1. 決策樹基本知識 決策樹就是通過一系列規則對數據進行分類的一種算法，可以分為分類樹和回歸樹兩類，分類樹處理離散變量的，回歸樹是處理連續變量。 樣本一般都有很多個特征，有的特征對分類起很大的作用 ...

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 　　 k近鄰（KNN） 　　 決策樹 　　 線性回歸 ...

1. 目的：根據銀行客戶信息，判斷其是否接受銀行向他們提供的個人貸款。 2. 數據來源：https://www.kaggle.com/lowecoryr/universalbank 3 ...

作者：桂。 時間：2017-05-13 14:19:14 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 內容 ...