机器学习（周志华）_第四章 决策树

最新推荐文章于 2024-08-31 15:56:14 发布
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博客内容提及第四章决策树的知识点思维导图，聚焦决策树相关知识，以思维导图形式呈现，属于信息技术领域数据挖掘和数据分析范畴。
第四章决策树  知识点思维导图
周志华机器学习西瓜书 第四章 决策树 学习笔记(含例题，超详细)
Sodas的博客
02-01 601
本章节讲解了决策树的相关内容。借鉴了很多大佬的讲解和讲述。基本上可以说是最全面的《西瓜书》笔记！
决策树思维导图
qq_43138888的博客
10-18 1026
《机器学习》周志华-CH4（决策树）
一名混沌的大学生
08-31 1216
一共有17个样例{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17},各样例权值均为1。决策树是一类常见的机器学习方法，又称“判别树”，决策过程最终结论对应了我们所希望的判定结果。计算当前属性集合{色泽，根蒂，瞧声，纹理，脐部，触感}每个属性信息增益。对应属性测试，每个结点包含的样本集合根据属性测试结果划分到子结点中。(2)给定划分属性，若该属性上的值缺失，如何对样本进行划分？(1)如何在属性缺失的情况下进行划分属性选择？若我们把每个属性视为坐标空间中的一个坐标轴，则。
《机器学习by周志华》学习笔记-决策树-01决策树流程与划分规则
vanilla698的博客
05-10 1244
本书中的「决策树」有时指学习方法，有时指学得的树。
周志华机器学习总结第四章
qq_33669204的博客
10-20 572
决策树基本流程目的简介特殊情况划分选择目的划分标准信息增益信息熵(information entropy)信息增益(information gain)应用实例注意增益率应用实例基尼系数(Gini index)应用实例剪枝处理目的判断标准预剪枝定义优缺点后剪枝定义优缺点连续与缺失值连续值的处理缺失值的处理 基本流程 目的 产生一棵泛化能力强，处理未见实力能力强的决策树 简介 一棵决策树包括一个根节点...
决策树——机器学习(周志华)
htfenght的博客
09-29 1841
决策树 决策数学习的基本算法 划分选择 决策树的关键在第8行，如何选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的“纯度”越来越高。 信息增益 “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 信息熵 Ent(D)=−∑k=1∣y∣pklog(pk)Ent(D) = -\sum_{k=1}^{|y|}p_klog (p_k)Ent(...
《机器学习》周志华-决策树
qq_28358305的博客
03-27 695
       经过前几章的学习，我发现这样做博客没有什么意义，接下来，痛定思痛，我打算换一种写博客的方式。基础的内容我可能会提一两句，可能不会提。重要提我仔细研究过的内容。       由于前面的决策树的概念，包括ID3，CD4.5，CART决策树内容较简单，不一一陈述。本次主要从4.3剪枝处理开始写。1 剪枝处理       由于有时决策树的分支过多会导致过拟合现象，所有有了剪枝处理。     ...
精选资源
西瓜书《机器学习》---第四章 决策树python代码实现
06-21
【对应博客内本章内容】 ...4.6 选择4个UCI数据集，对上述2种算法产生的未剪枝，预剪枝，后剪枝的决策树进行实验比较，并进行适当的统计显著性检验。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46345193/article/details/
【读书笔记】周志华 机器学习 第四章 决策树
weixin_43868177的博客
08-01 860
周志华机器学习 第四章决策树 读书笔记
周志华《机器学习》笔记（第4章） 决策树
adi_la_lao的博客
01-12 583
西瓜书第四章笔记
周志华机器学习：决策树
椰子奶糖的博客
07-13 805
决策树 文章目录决策树参考基本流程划分选择信息增益决策树的生成——ID3，及其问题增益率决策树生成 ——C4.5，及其问题剪枝处理预剪枝和后剪枝统计学习方法中的剪枝CART算法（统计学习方法80）CART回归树CART分类树CART剪枝连续与缺失值连续值处理缺失值处理多变量决策树习题 参考 1、机器学习第二阶段：机器学习经典算法（2）——决策树与随机森林（视频） 2、凸优化函数的定义、凸优化问题的概念及分类 3、一文读懂决策树（上）——信息增益、信息增益率、Gini系数 4、一文读懂决策树（
【思维导图】04-决策树
12-25
这次的思维导图由于太长了，所以我决定发成文件上传_(:з」∠)_收点小分数赚赚，承蒙关照。
机器学习.周志华《4 决策树》
女王の专属领地
04-02 1429
决策树　决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。4.1 基本流程决策树的生成是一个递归过程：以下3种情况会导致递归返回1） 当前节点包含的样本全属于同一类别；2） 当前属性集为空或所有样本在所有的属性上取值心痛，无法划分；3） 当前节点包含的样本集为空；一般一颗决策树包含：一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点：* 每个非叶节点表示一个特征属性测试...
机器学习（周志华）——第四章 决策树
vikiminimomo的博客
06-16 1026
《机器学习》——第 4 章 决策树基本概念 基本概念 1、决策树学习算法包括哪几个部分？常用的算法有哪些？ 决策树是一种基本的分类与回归方法，主要包含了 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪. 常见的决策树算法有：ID3，C4.5，CART. 2、决策树的根节点、内部节点和叶节点分别表示什么？ 根节点——一个特征或属性（包含所有测试样本） 内部节点——一个特征或属性（包含部分测试...
《机器学习》读书笔记 ——第四章 决策树
u011288709的博客
11-04 696
1、一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。叶节点对应于决策结果，其他结点对应于一个属性测试。每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中。根节点包含样本全集，从根节点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。遵循divide-and-conquer(分而治之)策略。 2、决策树的基本算法，生成决策树的递归过程： 输入：训练集D 属性集A 生成结点 node 三...
《机器学习》（西瓜书）周志华学习思维导图——第三、四、五章
qq_38962336的博客
05-28 4209
本文主要介绍了西瓜书中的线性模型，决策树，神经网络的相关章节内容。 第三章 线性模型 线性模型是机器学习中最基本的模型，蕴含着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能强大的非线性模型都是在线性模型的基础上加以改变得到的。 第四章 决策树 决策树，亦称“判定树”，是一类常用的机器学习算法。决策树基于树结构进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。 第五章 神经网络 随着计算能力的迅猛提升和大数据的涌现，神经网络迎来了第三次高潮。它是目前最为火热的研究方向之一——深度学习的基础。神经网络是一个强
关于机器学习的章节概括（四）/思维导图模式/阅读笔记
Tinatianya的博客
12-20 563
关于机器学习的章节概括 第五、六 章。 周老师也太可爱了叭哈哈哈，忍不住分享。
决策树 prepruning_西瓜书笔记chap4决策树
weixin_39534208的博客
11-24 264
上篇主要介绍和讨论了线性模型。首先从最简单的最小二乘法开始，讨论输入属性有一个和多个的情形，接着通过广义线性模型延伸开来，将预测连续值的回归问题转化为分类问题，从而引入了对数几率回归，最后线性判别分析LDA将样本点进行投影，多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解。本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法--决策树（Decision Tree）。4、决策树4.1 决策树基本概念顾名思...
决策树 - 思维导图
baidu_38492549的博客
07-11 1118
决策树的思维导图，内容其于《统计学习方法 - 第一版》 可前往我的 GitHub 下载原始文档 统计学习方法 - 思维导图
机器学习周志华第四章
最新发布
02-14
周志华编著的《机器学习》第四章主要聚焦于决策树这一重要的监督学习方法[^3]。该章节深入探讨了决策树的学习过程及其应用，具体涵盖了以下几个方面： #### 1. 决策树简介 介绍了决策树作为一种基本分类工具的概念...
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