机器学习 -决策树算法中子数据集的划分
决策树算法中子数据集的划分Note： 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与Pandas同接口的JavaScript版本库"Danfo.js",同时配套推出了一个类似于Jupy....
【机器学习-决策树模块-基础算法-2)C4.5算法】
承接上一篇决策树ID3算法:http://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/79278779二、C4.5C4.5算法是Quinlan提出的一系列算法，包括C4.5 决策树、C4.5剪枝和 C4.5规则（C4.5 Tree-C4.5Pruning-C4.5Rules）。它继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进：C4.5克服了ID3的4个缺....
【机器学习-决策树模块-基础算法-1)ID3算法】
决策树最最最基础的三个算法：对于什么是决策树，决策树的基本概念网上已经多的不能再多了这里不再赘述，直接切入正题，决策树的算法以及实现。至于遇到的必须要掌握的信息论相关知识，我会在这篇文章里根据自己遇到的知识来持续更新：点击打开链接：（http://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/79275836）------------------------....
补：机器学习实战_初识决策树（ID3）算法的绘制树形图的代码
python基础：中间可能会遇到的一些问题：主要是Python2.x与3.x的差别导致的：firstStr = myTree.keys()[0]#Clearly you’re passing in d.keys() to your shuffle function.# Probably this was written with python2.x (when d.keys() returned....
机器学习实战_初识决策树（ID3）算法_理解其python代码（二）
python递归构建决策树：Python 基础：count()方法：Python count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。示例：>>> a = [-1, 3, 'aa', 85] # 定义一个list >>> a [-1, 3, 'aa', 85] >>> del a[0] # 删除第0....
机器学习实战_初识决策树算法_理解其python代码（一）
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的Tree决策树 project源码,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842（一）计算给定数据集的香农熵（个人理解为计算给定信息集纯度的一种数学计算指标）：from math import log def calcShannonEnt(dataSet):#cal....
【机器学习】GBM和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？
RF采用bagging技术做出预测；GBM采用boosting技术做出预测bagging技术，数据集采用bootstrap随机采样的方法被划分为n个样本，对多棵树的结果进行加权或者取平均；boosting在第一轮预测之后，增加分类出错的样本权重，减小错误率高的基学习器（树）的权重，持续进行，一直到达停止标准。RF采用减小方差提高模型精度，生成树之间没有相关性；GBM在提高精度的同时降低了偏差和方....
【机器学习】集成学习（Boosting）——提升树算法（BDT）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。Boosting提升树Boosting思想主要是采用将模型进行串行组合的思想，利用多个弱学习器来学习我们的数据进而形成一个强大的学习器，像AdaBoost就是将我们的基分类器进行线性组合。本节将讲一种AdaBoost的特例，当AdaBoost+决策树=提升树。提升树模型Ada....
【机器学习】集成学习（Boosting）——梯度提升树（GBDT）算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言之前我们使用Boosting模型讲解了AdaBoost算法模型的原理，采用加法模型和向前分步算法，它是采用了很多个基学习器按照一定权重进行线性组合。f M ( x ) = ∑ m = 1 M a m f m ( x ) f_M(x)=\sum_{m=1}^Ma_mf_....
机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践
1.决策树算法原理决策树的基本原理是：对于一个数据集D DD，其基本的格式是由多个未知关联的多个特征共同决定一个输出。如果是分类问题，那么最后的输出是类别；而如果是回归问题，最后输出的是一个回归值。而在决策树的思想中，就是要对多个未知关联的特征挑选出最合适的一个特征（比如使用信息增益等等），来对数据集D DD进行划分，划分为多个子数据集。然后，对于这些同样的感觉信息增益进一步划分子数据集，这是一....
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