Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的分类和回归算法，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，...
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2014-11-11 16:16:08
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分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。目前应用在临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。算法的输入是带类标的数据，输出是树形的决策规则。...
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2014-09-24 13:42:06
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决策树是对数据进行分类，以此达到预測的目的。该决策树方法先依据训练集数据形成决策树，假设该树不能对全部对象给出正确的分类，那么选择一些例外添?到训练集数据中，反复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每一个分支是一...
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2014-09-09 17:44:29
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常用的分类算法主要有决策树，贝叶斯，KNN，SVM，神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题，许多决策树算法都采取启发式的...
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2014-09-02 10:16:54
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决策树（Decison Tree)之所以称为树是因为其建模过程类似一棵树的成长过程，即从根部开始，到树干，到分支，再到细枝末叶的分叉，最终胜出出一片片的树叶。在数据树里面，所分析的数据数据样本先是成为一个树根，然后经过层层分支，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。 决策树算法之所以在数据...
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2014-07-30 03:16:42
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一篇关于决策树算法ID3的好文.包括原理讲解和算法的C++实现实例....
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2014-07-22 17:56:51
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一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有...
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2014-07-14 20:34:04
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一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集（数据集）其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型（决策树模型）先是....
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2014-06-27 14:29:54
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决策树算法，属于classification中的一种算法思想：在数据中按照一定规则选取feature，然后根据该feature的值进行分类， 递归进行分类直到一个子类完全属于一个类别或者feature用尽。算法输入数据样式：其中XT和XU就是feature， Class就是该条数据所属的类别。算法过...
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2014-06-25 13:59:14
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-25 13:13:16
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