参考:https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/53326910 知乎:https://www.zhihu.com/question/22697086/answer/126575130

利用α-β剪枝算法,对下图所示的博弈树进行搜索,搜索得到根节点选择的走步,以及没有必要进行评估的节点,并求出给出在何处发生了剪枝,以及剪枝的类型(属于α剪枝还是β剪枝). 注:□表示MIN节点:○表示MAX节点 public interface Interface{ public void getStrategy(String InputFile); } import java.util.*; import java.io.*; public class AlphaBeta implements

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

剪枝算法 大概理解是通过分析问题,发现一些判断条件,避免不必要的搜索.通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中:剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径. 问题描述 George took sticks of the same length and cut them randomly until all parts became at most 50 units long. Now he wants to return sticks to the original state, but

这题听说是道十分经典的剪枝算的题目,不要问我剪枝是什么,我也不知道,反正我只知道用到了深度搜索 我参考了好多资料才悟懂,然后我发现网上的那些大神原理讲的很明白,但代码没多少注释,看的很懵X,于是我抄起VS写了个详细注释版,真的很详细,史上最详细,全宇宙最详细,就这么自信,不信你看,看不懂你咬我. /*-------------------------------------------- * 剪枝算法经典例题Sticks详细注释版 *-------------------------------

与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,

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.

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘

作者:桂. 时间:2017-05-13  14:19:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html . 前言 内容主要是CART算法的学习笔记. CART算法是一个二叉树问题,即总是有两种选择,而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选择.CART算法主要有回归树和分类树,二者常用的准则略有差别:回归树是拟合问题,更关心拟合效果的好坏,此处用的是均方误差准则; 分类树是分类问题,更像是离散变量的概率估计,用与熵类似的Gini系数进

全文引用自<统计学习方法>(李航) 分类与回归树(classification and regression tree, CART)模型是由Breiman等人于1984年提出的另一类决策树算法.该算法同样由特征选择.树的生成以及树的剪枝三个部分组成,可以用于分类和回归问题. CART算法生成的决策树为二叉树,其每个内部节点都对应训练数据中每个实例点的某个特征的具体值,节点以是否是该值来区分应进入的下一层节点方向,如"是"则进入左子树,"否"进入右子树.这

顾名思义,CART算法(classification and regression tree)分类和回归算法,是一种应用广泛的决策树学习方法,既然是一种决策树学习方法,必然也满足决策树的几大步骤,即:1特征的选择 2决策树的生成 3 决策树的剪枝 三大步骤,CART算法既可以用于分类还可以用于回归. CART是在给定输入随机变量X的条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法,CART 有个特性就是其假设决策树全部是二叉树,也就是说其结点只有两种选择,'是'和'否',说专业点就是决策树递归的二分

当前子树的损失函数: $C_a(T) = C(T) + a|T|$, 其中$C(T)$为对训练数据的预测误差,$|T|$为树的叶子结点数目,反映模型的复杂度.对固定的$a$,一定存在使损失函数$C_a(T)$最小的子树,将其表示为$T_a$, 极端情况,当 $a = 0$时,整体树是最优的,当$a -> \infty  $时,根节点组成的单节点树是最优的. 对应于每一个参数,剪枝后的子树是唯一的.在算法中,给定参数,找寻损失函数最小的子树,也就是说是一一对应的!并不存在一个对应于多个子树.CAR

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结.不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容.假设原作者看到能够私信我.我会将您的帖子的地址付到以下. 3,假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,假设能帮到你,那真是太好了. 介绍 CART是在给定输入变量X条件下,输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法. CART如果决策树

1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数址小作为剪枝的标准. 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则,生成二叉树. 2.1.1 回归树生成 2.2 分类树 对分类树用基尼指数(Gini imlex)最小化准则,进行特征选择,生成二叉树. 2.2.1 分类树生成 2.3 剪枝 CART剪枝算法由两步组成:

一.为什么有CART回归树 以前学过全局回归,顾名思义,就是指全部数据符合某种曲线.比如线性回归,多项式拟合(泰勒)等等.可是这些数学规律多强,硬硬地将全部数据逼近一些特殊的曲线.生活中的数据可是千变万化.那么,局部回归是一种合理地选择.在斯坦福大学NG的公开课中,他也提到局部回归的好处.其中,CART回归树就是局部回归的一种. 二.CART回归树的算法流程 注意到,(1)中两步优化,即选择最优切分变量和切分点.(i)如果给定x的切分点.那么可以马上求得中括号内的最优.(ii)对于切分点怎么确定

继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5,本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree,CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的,是一种应用广泛的决策树算法,不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树, 每次对特征进行切分后只会产生两个子节点,而ID3 或 C4.5 中决策树的分支是根据选定特征的取值来的,切分特征有多少种不同取值,就有多少个子节点(连续特征进行离散化即可).CART 设计回归与分类,接下来将分

CART:Classification and regression tree,分类与回归树.(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成.它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍. 1.回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}. 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为: 则平方误差为: 假如使

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以

目录 3.CART算法(classification and regression tree tree) 3.1 CART生成算法(回归树生成和分类树生成) 3.2 CART剪枝 决策树基本知识参考,请点击:https://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/10498786.html 3.CART算法(classification and regression tree tree) CART,即分类与回归树,是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          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/分类,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 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大