决策树算法 决策树的基本思想与人自身的决策机制非常类似，都是基于树结构进行决策，即对于不论什么问题。我们都先抽出当中的几个主要特征。然后对这些特征一个一个的去考察，从而决定这个问题应该属于的类别。比如我们要去商场买电脑，我们一般要通过考察电脑的CPU。内存，硬盘。显存等这些特征来推断这台电脑是好电脑 ...
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2017-08-18 13:34:05
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一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完 ...
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2017-08-07 22:18:06
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大数据时代 数据挖掘十大经典算法 不不过选中的十大算法，事实上參加评选的18种算法。实际上随便拿出一种来都能够称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在 ...
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2017-08-04 20:41:21
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1、什么是决策树（Decision Tree） 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个树节点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出，每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布，树的最顶层是树的根节点。 举一个例子。小明同学想根据天气情况是否享受游泳运动： 这里包含了6个属性，一条样例即 ...
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2017-07-30 17:08:14
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决策树算法: 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根节点。 一个根据天气情况判断是否适宜户外运动的决策树示例： 决策树的优点： 直观，便于理解，小规模数据集有效 决策树缺点： 处理连续变量不好 ...
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2017-07-26 14:35:20
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1.决策树算法 决策树，又称判定树，是一种类似二叉树或多叉树的树结构。决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支，也就是类似流程图的过程，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。它对大量样本的属性进行分析和归纳。根结点是所有样本中信息量 ...
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2017-07-21 17:10:38
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回归树：使用平方误差最小准则 训练集为：D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 输出Y为连续变量，将输入划分为M个区域，分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为：c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为： 则平方误差为： 假如使用特征j的取值s来将输入空间划分为 ...
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2017-07-16 20:25:03
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这篇博客是关于机器学习中的决策树算法，内容包括决策树算法的构造过程，使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. ...
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2017-07-13 14:25:45
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1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断 ...
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2017-07-06 22:53:52
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点： 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值 ...
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2017-07-01 18:16:14
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