data mining decision tree

最新推荐文章于 2024-11-28 10:33:58 发布
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#tree #attributes #algorithm #算法 #c

本文探讨了信息增益的概念及其在构建决策树中的应用，同时介绍了如何使用APriori算法挖掘关联规则，强调了在处理二元属性时关联规则的特性。

1. 信息增益，熵

2. ID3, C4.5, 基于信息增益的判定树构造 top-down divide-and-conquer algorithm, 每一步选择一个属性，使得信息增益最大。

3. mining association rules 挖掘关联规则 - AProri算法

coverage => support

accuracy => confidence

association rules are often used when attributes are binary - either present or absent - and most of the attribute values associated with a given instance are absent.

Data Mining With Decision Trees Theory and Applications(2nd) 无水印原版pdf
03-16
Data Mining With Decision Trees Theory and Applications(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
decision tree in data mining
ciyibing7105的博客
07-01 138
决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。 　　决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，...
RDataMining系列：Chapter 4 Decision Trees --决策树实现，未完待续
weixin_34379433的博客
12-13 132
    ***************** 利用party来做决策树分类 ***************** 数据：iris data 目标： 利用Sepal.Length, Sepal.Width,Petal.Length and Petal.Width 来预测 Species of flowers. 预处理： 分成训练，测试样本集： > set.seed(123...
Data Mining with Decision Trees Theory and Applications （第2版）
11-30
机器学习中的决策树算法的理论和应用，高清文字版，第2版
Information Theory in Data Mining & Decision Trees learning
YOULIYE的专栏
11-12 1198
Information Theory provides a powerful framework for dealing with symbolic data.(和numeric相对) y : symbolic attribute of arity Ay • Information content 信息含量of one of Ay values of y,  yi:   I(yi) = -
Data mining —— CH03 Classification
最新发布
qq_73921758的博客
11-28 1778
以下为本人MOOC参加学习 国防科技大学 — 数据挖掘 课程第9次开课的笔记记录，若有疏漏错误，望友好指正！
Decision-Tree-CART--master_Datamining_tree_
10-01
决策树（Decision Tree）与CART算法在数据挖掘中的应用 决策树是一种广泛应用的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过构建一棵树状模型来模拟决策过程，其中每个内部节点代表一个特征，每个...
decision-tree-cart-master_2_datamining_CART_tree_源码.zip
10-18
这个压缩包文件“decision-tree-cart-master_2_datamining_CART_tree_源码.zip”显然包含了CART（Classification And Regression Tree）决策树算法的源代码。CART是由Leo Breiman等人提出的，是决策树算法的一种实现...
decision tree mining data
10-29
- 集成方法：如随机森林（Random Forest）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），通过组合多个决策树的预测来提高整体性能。 7. **数据预处理**： - 在使用决策树之前，通常需要进行数据清洗，...
The Top Ten Algorithms in Data Mining_Datamining_algorithms_
09-29
这个压缩包文件名为“《The Top Ten Algorithms in Data Mining》”，暗示了它可能包含有关数据挖掘中最重要、最常用的十种算法的详细资料。下面，我们将深入探讨这些算法，以及它们在数据挖掘中的应用和重要性。 1...
decision tree ID3 and C4.5.
06-03
Various data mining algorithms available for classification based on Artificial Neural Network, Nearest Neighbour Rule & Baysen classifiers but decision tree mining is simple one. ID3 and C4.5 ...
数据挖掘/机器学习算法--C4.5以及决策树（Decision Tree）
钱大鑫的博客
03-04 3476
我在写这篇博客的时候借鉴了网络上一位博主对于决策树的理解，稍加补充，对其代码稍作修改，并在此详细介绍一下决策树和C4.5分类算法。希望观看的同学能静下心来好好阅读以下文字，毕竟对于算法来说，概念也是相当重要的。好了，废话不多说了，我们直接进入主题。       C4.5算法是机器学习和数据挖掘领域中的一整套用于处理分类问题的算法。该算法是有监督学习类型的，即：给定一个数据集，所有实例都由一组属性来描
1.10. Decision Trees
u010016927的博客
08-08 926
1.10. Decision Trees Decision Trees (DTs) are a non-parametric supervised learning method used for classification and regression. The goal is to create a model that predicts the value of a target
决策树(decision tree)的自我理解 （上）
lht_okk的博客
07-06 5123
最近在看周志华的《机器学习》，刚好看完决策树这一章，因此结合网上的一些参考资料写一下自己的理解。 何为决策树？ 决策树是一种常见机器学习方法中的一种分类器。它通过训练数据构建一种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对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。 决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。 如以下数
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机器学习 lesson 16 1. reinforcement learning, sequential decision making 2. credit assignment problem 3. Markov decision process - MDP 基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程，英文缩写 MDP。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确
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basic idea of decision tree
05-23
Decision tree is a type of supervised learning algorithm used in machine learning and data mining. The basic idea of a decision tree is to construct a tree-like model of decisions and their possible ...
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