ID3分类算法的编码实现 <?php /* *决策树ID3算法(分类算法的实现) */ /* *求信息增益Grain(S1,S2) */ //-------------------------------------------------------------------- function Grain($train,$attriname,$flagsyes,$flagsno) { $attributename = array(NULL);//用来存放属性$attriname不同的属性值 a…

Naïve Bayes(朴素贝叶斯)分类算法的实现 (1) 简介: (2)   算法描述: (3) <?php /* *Naive Bayes朴素贝叶斯算法(分类算法的实现) */ /* *把.txt中的内容读到数组中保存 *$filename:文件名称 */ //-------------------------------------------------------------------- function getFileContent($filename) { $array = ar…

kNN(k-近邻)分类算法的实现 (1) 简介: (2)算法描述: (3) <?php /* *KNN K-近邻方法(分类算法的实现) */ /* *把.txt中的内容读到数组中保存,$filename:文件名称 */ //-------------------------------------------------------------------- function getFileContent($filename) { $array = array(null); $content =…

排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程. 排序的分类 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载 到内部存储器(内存)中进行排序. 2) 外部排序法:数据量过大,无法全部加载到内 存中,需要借助外部存储(文件等)进行 排序. 常见的排序算法分类 算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1.事后统计的方法这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序: 二是所…

Contents      1. 决策树的基本认识      2. ID3算法介绍      3. 信息熵与信息增益      4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识    决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对 象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能 的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅 有单一输出,如果有多个输出,可以分别…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

参考: 统计学习方法>第五章决策树]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现     有完整程序     决策树(ID3.C4.5.CART.随机森林)    对决策树的python实现进行了详细的介绍 用Python开始机器学习(2:决策树分类算法)     特别 决策树(三)--完整总结(ID3,C4.5,CART,剪枝,替代)   理论   #coding:utf-8 # ID3算法,建立决策树 import numpy as np i…

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q…

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据…

SparkMLlib分类算法之决策树学习 (一) 决策树的基本概念 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,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵.这一度量是…