【机器学习】8：决策树原理（Decision Tree）

最新推荐文章于 2024-08-27 17:27:28 发布
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#决策树

博客围绕决策树展开，虽内容待完善，但决策树是核心。决策树在信息技术领域常用于分类和回归等数据挖掘任务。

待完善

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
04-10 3万+
决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
python决策树预测模型_机器学习：决策树（Decision Tree）
weixin_39874196的博客
11-24 2990
决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；在预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。1、决策树 1）决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个节点代表一种类别...
数据挖掘实验-C++实现决策树decisionTree
12-22
数据挖掘实验，附加报告，外教老师，全原创，如有学弟学妹引用的话，需谨慎噢，可以参考~~~ 用C++实现的决策树，可以动态导入txt文档作为决策的源文件，然后自行输入需决策项进行决策，如有不懂的地方可以问我~
决策树(Decision Tree)
c2861024198的博客
05-06 433
决策树信息熵ID3C4.5CRAD剪枝预剪枝后剪枝 信息熵 ID3 C4.5 CRAD 剪枝 预剪枝 后剪枝
机器学习---决策树decision tree的应用
justin18chan的博客
12-05 1231
1.Python2.Python机器学习的库：scikit-learn2.1 特性：简单高效的数据挖掘和机器学习分析 对所有用户开放，根据不同需求高度可重用性 基于Numpy，SciPy和matplotlib 开源的，且可达到商用级别，获得BSD许可 安装 Graphviz—-转化dot文件至pdf可视化决策树：dot -Tpdf *.dot -o2.2覆盖问题领域分类(classifact
机器学习决策树学习算法(C 实现）
好习惯成就伟大
10-22 3389
算法的数学原理 DecisionTree算法没有过多的数学原理，如果说有的话，就是在划分选择那里不同的划分选择会有不同形式的计算 方式。。决策树中的主要数学知识源于信息论理论。就是著名的科学家香农提出并作出重要贡献的信息论。 划分选择 信息增益(ID3算法) 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。源于信息论，如果学过信息论的同学就很容易理解了，没有学过 信息论的同学可以借一本信息论...
机器学习——决策树（decision tree）
beiye_的博客
03-25 1万+
机器学习——决策树（decision tree）
机器学习算法之决策树DecisionTree实现.zip
04-20
决策树是一种广泛应用于数据分析和预测建模的机器学习算法，尤其在分类问题中表现出色。它的核心思想是通过创建一个类似流程图的树状结构来模拟一系列决定过程，从而达到预测目标变量的目的。本资料主要关注如何实现...
机器学习-决策树(Decision Tree)
01-06
Section I: Brief Introduction on Decision Tree Decision tree classifiers are attractive models if model interpretability is of our concern. As the name decision tree suggests, we can think of this ...
【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree）
最新发布
qq_49150070的博客
08-27 2760
决策树
决策树的几种类型差异
weixin_33811539的博客
08-29 4052
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
决策树学习笔记整理
weixin_34129696的博客
03-15 374
本文目的 最近一段时间在Coursera上学习Data Analysis，里面有个assignment涉及到了决策树，所以参考了一些决策树方面的资料，现在将学习过程的笔记整理记录于此，作为备忘。   算法原理 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有...
C++实现决策树
htfenght的博客
09-30 4446
参靠网上的代码用C++实现的决策树，有点小问题。 详细代码fenghaotong DecisionTree.h /******************************************************************* *《周志华 机器学习》C++代码 * * htfeng * 2018.09.30 * * 第三章：线性模型 * 定义一个决策树的类 *********...
决策树（Decision Tree）
青萍之末的博客
07-27 2767
简介   决策树是一种解决分类和回归的的模型。决策树由节点和有向边组成。节点分为两种，内部节点和叶节点。每个叶节点都代表一个特征，根据每个输入的该特征的值的不同，该输入会被分向不同的有向边，指向下一级节点，直到叶节点为止，每一个叶节点都是一个输出。回归问题中每一个叶节点都是一个值，分类问题中每一个叶节...
决策树（原理与实现）【知识整理】
Droke_Zhou的博客
03-02 1万+
决策树的原理介绍及python实现（分析基础）综述原理介绍树模型树的组成决策树的训练与测试特征切分衡量标准——熵基本介绍采用熵构造决策树实例说明决策树算法减枝策略代码模块加载内部数据集（房价信息）选择特征可视化决策树对数据集所有特征分析分割数据预剪枝参数选择小结 综述 学生党整理一些关于数据分析的知识：本章为决策树的原理与python实现的代码块。 原理介绍 树模型 决策树：从根节点开始一步步走...
c5.0决策树算法
weixin_42099676的博客
08-11 7800
library(C50) set.seed(12345) setwd("C:\\Users\\11565\\Desktop") credit <- read.csv("credit.csv",header = T) credit$A16 <- factor(credit$A16,levels = c("+","-"),labels = c("批准","不批准")
机器学习——决策树算法原理及案例
weixin_34060741的博客
05-04 1万+
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了...
【机器学习】6：K-近邻（KNN）算法实现手写数字识别
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zzZ_CMing的博客
12-30 4万+
没人会看的开场白：本来觉得自己从数据建模转人工智能方向应该问题不大（自我感觉自己算法学的不错）。结果一个K-邻近实现手写数字识别的代码就让我改了三四天。虽然网上这方面的代码是很多，但是我运行了好几个，结果都不是很理想。一次偶然的念想——为什么我不把这些代码的优点结合在一起呢，于是说做就做，年轻人嘛，反正有时间燥起来，再加上自己准备的毕业论文也是这个，动动手总有益处，于是就拙笔于此，有更好的建议与意见
【机器学习】3：Density Peaks聚类算法实现（局部密度聚类算法）
zzZ_CMing的博客
04-10 1万+
Density Peaks聚类算法
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