【阿旭机器学习实战】【13】决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测
决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测导入数据集并查看基本信息import pandas as pdtitanic = pd.read_csv("../data/titanic.txt") titanic.head() # 打印数据集表头 titanic.columns Index(['row.names', 'pclass', 'survived', 'name', 'age', 'embar....
【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, ...
【阿旭机器学习实战】【25】决策树模型----树叶分类实战
决策树进行树叶分类实战1. 导入数据import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import Deci....
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的....
【阿旭机器学习实战】【12】决策树基本原理及其构造与使用方法
决策树【关键词】树，信息增益，信息熵决策树的优缺点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据;既能用于分类，也能用于回归;数据形式非常容易理解。缺点：可能会产生过度匹配问题一、决策树的原理一个决策树的游戏：【二十个问题的游戏】游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题....
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....
机器学习-决策树（ID3、C4.5、CART）
【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。对于基本树我将大致从以下四个方面介绍每一个算法：思想、划分标准、剪枝策略，优缺点。1. ID3ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀（用较少的东西，同样可以做好事情）的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。1.1 思想从信息论的知识中我们知道：....
浅显易懂的机器学习（七）—— 决策树分类
7 决策树决策树(decision tree)是功能强大而且相当受欢迎的分类和预测算法。其属于有监督学习的一种，以树状图为基础。决策树分为预测决策树和回归决策树。其使用一系列的if-then语句来作为决策方法。在下面的讲解时，我们优先讲解分类决策树。7.1 认识决策树我们用下面的一个例子来讲明决策树的分类原理。我们根据每个用户的年龄、工作情况、有无自己房子和信贷情况来判断银行是否允许该用户贷款。....
机器学习：贝叶斯分类器详解（一）-贝叶斯决策理论与朴素贝叶斯
前言本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》。本书第四章的内容为基于概率论的分类方法，在经过几天的学习之中，发现要了解贝叶斯算法以及深层度了解其原理要比之前KNN算法和决策树算法要难一点，所以我没有那么着急更新下篇。先把要细致了解贝叶斯的算法的前提理论弄明白才能更好掌握使用贝叶斯分类器。因为本人之前学过概率论，但我这篇文章将化整为零，详细了解贝叶斯算法。当....
机器学习---决策树
日常生活中我们往往根据事物的一些特征对他们进行分类，比如饭菜的外观好不好看，咸度合不合适……那决策树也是这个原理，它会根据事物的每一个属性进行一次测试，然后分类，最后在叶子节点上就是最终分出的类。决策树原理类似于上面的图，决策树就是将事物的每一种属性都拿来进行一次测试分类。决策树的分类过程读取数据集计算数据集的信息熵遍历所有属性，选择信息熵最小的属性作为最好的分类特征根据上一步的属性对数据集进行....
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