学习笔记

决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则。        1986年Quinlan提出了著名的ID3算法。在ID3算法的基础上，199

留着慢慢看： 转自：http://developer.51cto.com/art/201501/464174_all.htm 编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的

WEKA使用教程 目录  1. 简介 2. 数据格式 3.数据准备 4. 关联规则（购物篮分析） 5. 分类与回归 6. 聚类分析 1. 简介  WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到。同时we