C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，...
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2017-02-21 11:54:20
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转载于：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html （楼主总结的很好，就拿来主义了，不顾以后还是多像楼主学习） 决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树 ...
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2017-02-06 19:45:17
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一、CART决策树模型概述（Classification And Regression Trees） 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。??决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须包含预测变量和目标变量。决策树分为分类决策树（目标变量为分 ...
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2016-12-13 19:34:51
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算法路还很长，已经在路上了，决策树算法参考http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html ...
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2016-11-27 19:51:17
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最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量 ...
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2016-11-23 22:23:15
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参考：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6056319.html 之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键 ...
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2016-11-12 23:17:27
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介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。 对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方 ...
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2016-11-11 14:48:55
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C4.5是另一个分类决策树算法，是基于ID3算法的改进，改进点如下： 1、分离信息 解释：数据集通过条件属性A的分离信息，其实和ID3中的熵； 2、信息增益率 解释：Gain(A)为获的A的信息增益，C4.5中选择具有最大增益率的属性作为分裂属性； 3、C4.5中所采用的悲观剪枝法 解释：数据的内容 ...
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2016-10-21 10:18:40
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今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 决策树算法根...
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2016-10-15 17:15:05
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ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代)，是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法；简单理论是越是小型的决策树越优于大的决策树。 算法归纳： 1、使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值； 2、选取其中熵值最小的属性 3、生成包含该属性的节点 ...
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2016-10-13 09:28:25
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