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…
前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树…
前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾短信进行过滤,在最后对分类的错误率进行了计算. 与决策树分类和k近邻分类算法不同,贝叶斯分类主要借助概率论的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别.当然样本越多我们统计的不同类 型的特征值分布就越准确,使用此分布进行预测则会更加准确.…
机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…
数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特…
咱们正式进入了机器学习的模型的部分,虽然现在最火的的机器学习方面的库是Tensorflow, 但是这里还是先简单介绍一下另一个数据处理方面很火的库叫做sklearn.其实咱们在前面已经介绍了一点点sklearn,主要是在categorical data encoding那一块.其实sklearn在数据建模方面也是非常666的.一般常用的模型都可以用sklearn来做的.既然它都这么牛逼了,咱们为啥还要学TensorFlow呢?其实主要的原因有两个,一是因为Google在流量方面的强势推广,导致绝…
本文转自:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/05/17/2539023.html 最近在研究规则引擎,需要学习决策树.决策表等算法.发现篇好文对我这个初学者很有指导价值,先转再细品. 1. 什么是决策树 咱们直接切入正题.所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树. 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.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶…
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林.关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章]的目的是对决策树的概念原理.计算方法进行梳理.本文主要参考文献的[1][2]的图片和例子.另外,[3]写的也比较仔细,…
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树…