以下就是从参加评选的18种候选算法中，最终决选出来的十大经典算法： 一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法，ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每 ...
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2017-11-04 16:17:34
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下表为是否适合打垒球的决策表，预测E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 高 弱 取消 晴 炎热 高 强 取消 阴 炎热 高 弱 进行 雨 适中 高 弱 进行 雨 寒冷 正常 弱 进行 雨 寒冷 正常 强 取消 阴 寒 ...
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2017-10-28 11:10:04
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一、概述 决策树的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，在这些机器根据数据创建规则时，就是机器学习的过程。 二、决策树的构造 决策树： 优点：计算复杂度不高， 输出结果易于理解， 对中间值的缺失不敏感， 可以处理不相关特征数据。 缺点： ...
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2017-10-26 18:59:35
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调频96.8有一种游戏：游戏中，出题者写下一件东西，其他人需要猜出这件东西是什么。当然，如果游戏规则仅此而已的话，几乎是无法猜出来的，因为问题的规模太大了。为了降低游戏的难度，答题者可以向出题者问问题，而出题者必须准确回答是或者否，答题者依据回答提出下一个问题，如果能够在指定次数内确定谜底，即为胜出 ...
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2017-10-23 20:43:35
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在之前的决策树算法中我们已经讲解了从数据集构造决策树算法的功能模块。 首先是创建数据集，然后计算香农熵，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分好之后，数据将被向下传递到树分支的一个节点，在这个节点上我们可以再次划分数据，所以我们可以采 ...
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2017-10-20 20:22:42
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首先我们导入一组airplan.xlsx数据。数据表中的age表示年龄、FLIGHT_COUNT表示飞行次数、BASE_POINTS_SUM表示飞行里程、runoff_flag表示流失与否，定义1为正样本，代表已流失。现在让我们来看一下最后的效果：可以看到决策树算法和逻辑回归算法的准确率大致相同，但是决策树算..
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2017-10-16 12:11:37
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首先我们导入一组airplan.xlsx数据。 数据表中的age表示年龄、FLIGHT_COUNT表示飞行次数、BASE_POINTS_SUM表示飞行里程、runoff_flag表示流失与否，定义1为正样本，代表已流失。 现在让我们来看一下最后的效果： 可以看到决策树算法和逻辑回归算法的准确率大致相 ...
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2017-10-16 11:12:51
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http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的 ...
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2017-10-01 22:10:08
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决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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