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】决策树——CART分类回归树（理论+图解+公式）
一、概述针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题，后来有人提出了CART，该模型是由Breima等人在1984年提出的，它是被应用广泛的决策树学习方法，它可以用于分类与回归问题，同样CART也是由特征选择、树的生成以及剪枝组成。所以针对于该算法可以分为几种情况：数据：离散型特征、连续型特征标签：离散值、连续值针对于不同的场景处理方式也大不相同，一般情况下选择特征划分节点时，如果标签为离散的，我们....
【机器学习】决策树——ID3和C4.5（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、概述决策树是一类非常经典的算法，很多集成模型的基学习器都是基于决策树的，像xgboost、gbdt、rf等，本篇重点讲解下决策树的分类原理，尽管它相对于那些树的集成模型效果不是太好，但是有必要了解一些最基本的树模型是如何分类的。决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在....
机器学习十大经典算法之决策树
机器学习经典十大算法机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的....
【机器学习常见算法】决策树算法(含示例代码)
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各 种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。这两个问题背后的原理十分复杂，我们会....
机器学习的统计方法 贝叶斯决策理论入门（公式修正版）
因为昨天排版问题，导致公式无法显示，今天这一版本已经修复，在这里跟大家说声抱歉。另外感谢小伙伴留言提醒，你们的支持就是我们更新的动力。引言无论你是在建立机器学习模型还是在日常生活中做决定，我们总是选择风险最小的方案。作为人类，我们天生就采取任何有助于我们生存的行动；然而，机器学习模型最初并不是基于这种理解而建立的。这些算法需要经过训练和优化，以选择风险最小的最优方案。此外，很重要的一点在于，我们....
机器学习的统计方法 贝叶斯决策理论入门
引言无论你是在建立机器学习模型还是在日常生活中做决定，我们总是选择风险最小的方案。作为人类，我们天生就采取任何有助于我们生存的行动；然而，机器学习模型最初并不是基于这种理解而建立的。这些算法需要经过训练和优化，以选择风险最小的最优方案。此外，很重要的一点在于，我们必须明白，如果某些高风险的决定做的不正确，将会导致严重的后果。我们以癌症诊断为例。根据病人的计算机断层扫描（CT），放射科医生能确定肿....
机器学习基础：可视化方式理解决策树剪枝
看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点，打好决策树这个基础，有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。阅读本文前，可以顺便回顾一下前文：机器学习基础：决策树的可视化剪枝如果不对决策树设置任何限制，它可以生成一颗非常庞大的树，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯....
机器学习基础：决策树的可视化
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。决策树原理及案例我们之前已经讲过很多，感兴趣的同学在上面搜索框搜索‘决策树’即可，本文我们仅介绍可视化工具包的安装配置方法....
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