决策树ID3算法和C4.5算法实战
老师给的题目：代码实现【两种算法合在一个文件里】： 1. from numpy import * 2. 3. def createDataSet(): 4. dataSet = [[1, 1, 1, 0, 'no'], 5. [1, 1, 1, 1, 'no'], 6. ...
【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...
【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_3...
【算法系列】决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，...
Python算法：决策树分类
一、前言作为算法小白的我，现在要开始进行Python算法学习了，因为算法在今后的发展中实在是太重要了，刚好我们学校大数据平台上面有有关Python算法的实验，我打算挨个来学习。可能有人会说为什么要Python进行算法练习，一般不都是使用C/C++和Java吗，我想说的是，因为我想做数...
决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
一、决策树概述策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型&a...
决策树的常用算法有那些，这些算法有什么区别？
决策树的常用算法有那些，这些算法有什么区别？
决策树学习笔记（三）：CART算法，决策树总结
本篇将继续介绍决策的第三种算法：CART算法，它可以说是学习决策树的核心了。高级集成学习很多复杂框架都是基于CART的。下面将详细介绍CART算法的来龙去脉。CART生成算法CART剪枝算法CART算法小结决策树算法优缺点总结▍CART生成算法为什么叫CART算法呢？这还要从它的英文单词说起。CAR...
Machine Learning | (7) Scikit-learn的分类器算法-决策树(Decision Tree）
Machine Learning | 机器学习简介Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近...
深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 之前介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。 如果你还不会决策树，那你一定要进来看看 既...
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