决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

决策树代码如下: #include "MyID3.h" using namespace std; void ReadData() //读入数据 { ifstream fin("F:\\data.txt"); ;i<NUM;i++) { ;j<;j++) { fin>>DataTable[i][j]; cout<<DataTable[i][j]<<"\t"; } cout<<endl; }

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5

转自:http://blog.csdn.net/chenhoujiangsir/article/details/51613144 说明:本文是kaldi主页相关内容的翻译(http://kaldi-asr.org/doc/tree_externals.html).目前网上已经有一个翻译的版本,但翻译的不是很清楚,导致我在刚学这部分内容的时候产生了一些误解,所以我希望结合我目前所知道的一些东西,尽量把这部分内容翻译地比较容易理解,但由于也是初学者,一些错误也是不可避免,希望大家发现后一起交流,以便

前文参考:  https://www.cnblogs.com/LexMoon/p/douban1.html Matplotlib绘制决策树代码: # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle=') leafNode = dict(boxstyle='round4',fc='0.8') arrow_args = dict(arrowstyle='<-') def plotNode(nodeTx

概述 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构. 决策树可以看为一个if-then规则集合,具有“互斥完备”性质 .决策树基本上都是 采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造. 生成决策树一般包含三个步骤:  特征选择 决策树生成 剪枝 决策树算法种类 决策树主要有 ID3, C4.5, C5.0 and CART几种, ID3, C4.5, 和CART实际都采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造.对于每一个决策要求分成的组之间的“差异”最大.各种决策树算法之间

目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回目录 决策树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local')

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章

[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/8b9cb1875288d9f6cfc2f5a9b2f10eac.html GBDT算法 江湖传言:GBDT算法堪称算法界的倚天剑屠龙刀   GBDT算法主要由三个部分组成:                      – Regression Decistion Tree(即 DT)     回归树                    – Gradient Boosting(即GB)     迭代提升  

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

使用python会出现各种各样的错误,以下是Python常见的错误以及解决方法. 1.ValueError: 'Conv2d_1a_3×3' is not a valid scope name 这个是刚遇到的问题,在LZ自己手打Inception net的时候,想赋一个名字的时候出错,其实这就是命名错误的问题,如果仔细看"×"是我在中文下打的符号,python是不认的,解决方案是使用英文字母"x"代替,错误即可解决,而且也能看到使用的卷积核的大小. 2.Indent

数据挖掘中 决策树算法实现——Bash 博客分类: 数据挖掘 决策树 bash 非递归实现 标准信息熵 数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵 一.决策树简介: 关于决策树,几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的. 决策树,顾名思义就是用来做决定的树,一个分支就是一个决策过程. 每个决策过程中涉及一个数据的属性,而且只涉及一个.然后递归地,贪心地直到满足决策条件(即可以得到明确的决策结果). 决策树的实现首先要有一些先验(已经知道结果的历史)数据做训练,通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wangzhenyao1994/p/10223666.html 文章发表的另一个地址:https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前国内关于机器学习的内容多是Python或者Go或者C++的,.NET平台下的多是使用封装好的工具包,而几乎没有关于如何使用C#实现的内容.目前有翻译版本的NET平台下的机器学习的书籍,不过却是F#语言的,没有C#. 目录 1.机

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

第一份工作时, 基于 gini index 写了一份决策树代码叫ctree, 用于广告推荐. 今天想起来, 好像应该有开源的其他方法了. 参考 https://www.cnblogs.com/mlhy/p/4856062.html

说在前面:前几天,公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛.阅读过的读者应该会发现,在最后排版已经有点乱套了.真的很抱歉,也不知道咋回事,到了后期Markdown格式文件的内容就解析出现问题了,似乎涉及到Latex就会多多少少排版错乱???暂时也没什么比较好的解决办法,如果有朋友知道的可以联系下Taoye,长时间用Markdown + Latex码文已成习惯了,关于机器学习文章的内容,更好的阅读体验,大家可以跳转至我在Cmd Markdown平台发布的内容,也可前往我的掘金主页,阅读体验都

KNN:K-nearst neighbors 简介: k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类,简而言之为:人以类聚,物以群分 KNN既可以应用于分类中,也可用于回归中:在分类的预测是,一般采用多数表决法:在做回归预测时,一般采用平均值法 KNN三要素: 在KNN的算法中,主要考虑以下三个要素: K值的选择:表示样本可由距离其最近的K个邻居来代替:可由交叉验证来选择最适合K值 当K值较小的时候,表示使用较小领域的样本进行预测,因此会导致模型更加复杂,导致过拟合: 当K值较大的时候,表示

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM.RF.LR.Boosting)对比 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)>,作者: eastmount. 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备.数据爬取.数据预处理.数据分析.数据可视化.评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型