# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab def createDataSet(): #贷款申请样本数据表 dataset = [["青年", "否", "否", "一般", "拒绝"], ["青年", "否", "否", "…

# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab def createDataSet(): #贷款申请样本数据表 dataset = [["青年", "否", "否", "一般", "拒绝"], ["青年", "否", "否", "…

人工智能课的实验. 数据结构:多叉树 这个实验我写了好久,开始的时候从数据的读入和表示入手,写到递归建树的部分时遇到了瓶颈,更新样例集和属性集的办法过于繁琐: 于是参考网上的代码后重新写,建立决策树类,把属性集.样例集作为数据成员加入类中,并设立访问数组,这样每次更新属性集.样例集时只是标记访问数组的对应元素即可,不必实际拷贝. 主函数: #include "Decision_tree.h" using namespace std; int main() { int num_attr,…

版本说明 Python version: 3.6.6 |Anaconda, Inc.| (default, Jun 28 2018, 11:21:07) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] NumPy version:1.17.4 pandas version:0.25.3 scikit-learn version:0.19.0 graphviz version:0.13.2 scipy version:1.3.3 matplotlib version:3.1.2 IPyth…

决策树---ID3算法   决策树: 以天气数据库的训练数据为例. Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny 85 85 FALSE no sunny 80 90 TRUE no overcast 83 86 FALSE yes rainy 70 96 FALSE yes rainy 68 80 FALSE yes rainy 65 70 TRUE no overcast 64 65 TRUE yes sunny 72 95 FALSE…

目录 决策树ID3算法 一.决策树ID3算法学习目标 二.决策树引入 三.决策树ID3算法详解 3.1 if-else和决策树 3.2 信息增益 四.决策树ID3算法流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程 五.决策树ID3算法优缺点 5.1 优点 5.2 缺点 六.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 决策树ID3算法 决策树(decision…

决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维…

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput…

      ID3算法(Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代),是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法:简单理论是越是小型的决策树越优于大的决策树. 算法归纳: 1.使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值: 2.选取其中熵值最小的属性 3.生成包含该属性的节点 4.使用新的分支表继续前面步骤   ID3算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类:所以归根结底,是为了从一堆数据中生成决策树而采取的一种归纳方式:  …

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…