决策树学习 Decision Tree Learning 1 基本概念 属性(attribute):树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试,该结点的每一个后继分支对应该属性的一个可能值. 熵(entropy):刻画了任意样例集的纯度.S相对于c个状态的分类的熵定义为: 信息增益(information gain): 2 决策树学习的适用问题 实例是由"属性-值"对来表示. 目标函数具有离散的输出值. 可能需要析取的描述. 训练数据可以包含错误. 训练数据可以包含缺少属性值的实例.…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

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…

毕业设计 之 二 PHP学习笔记(一) 作者:20135216 平台:windows10 软件:XAMPP,DreamWeaver 一.环境搭建 1.XAMPP下载安装 XAMPP是PHP.MySQL及Apache的集成开发平台. 在官网下载XAMPP.按照提示进行安装.关于安装组件,选择如下: 启动服务.这里遇到了问题,就是Apache服务启动后会遇到错误而停止 查找了一下原因,系统提示有其他blocks占用了端口.经典代表:迅雷.我打开目录C:\xampp\apache\conf(我的安装目…

基础知识有时候感觉时间长似乎有点生疏,正好这几天有时间有机会,就决定重新做一轮二次学习,挑重避轻 回过头来重新整理基础知识,能收获到之前不少遗漏的,所以这一次就称作查漏补缺吧!废话不多说,开始! 第一章  JAVA简介   时间:2017年4月24日10:23:32 章节:01章_02节 内容:jdk的配置与安装 完成情况:已经完成,cmd中javac提示出相关命令   时间:2017年4月24日10:30:39 章节:01章_04节 内容:输出HelloWorld 完成情况: 已经完成 jav…

201521123061 <Java程序设计>第十二周学习总结 1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 2. 书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的println…

201521123072<java程序设计>第十二周学习总结 1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 2. 书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的println方…

201521123038 <Java程序设计> 第十二周学习总结 1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 2. 书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的printl…

什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最…