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....
决策树算法之分类回归树 CART（Classification and Regression Trees）【1】
分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法，它非常直觉（intuitive），但看网上的文章，很少能把它讲的通俗易懂（也许是我理解能力不够），幸运的是，我在 Youtube 上看到了这个视频，可以让你在没有任何机器学习基础的情况下掌握 CART 的原理，下面我尝试着把它写出来，以加深印象. 决策树的结构 下图是一个简单的决策树示例： 假设上面这个决策树是一个用来判断病人是否患有心脏病的系统.....
决策树算法之分类回归树 CART（Classification and Regression Trees）【2】
上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？区别在于，前者拟合的是一条直线，而后者却可以拟合非线性的数据，如下图中的数据就是用线性回归来拟合的： 当数据呈现非线性分布时，例如下面的数据，假设它统计了流行歌手的喜好程度和年龄的关系，该系数值在.....
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