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决策树

决策树_第1张图片

作者：金良（[email protected]） csdn博客： http://blog.csdn.net/u012176591

  • 数据挖掘系列（6）决策树分类算法
    http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classsify_decision_tree.html
  • 从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM,决策树部分介绍了ID3、CART、C4.5算法并提供了部分代码。
    http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684
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    第十章——CART：分类与回归树数据集
    http://cdn2.hubspot.net/hub/160602/file-19987621-xls/tutorial%20datasets/copy_of_euro_telco_mini.xls
  • 介绍了过拟合以及若干机器学习算法应对过拟合的办法，当然也包括决策树算法的剪枝
    http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/classes/534/slides/part10.pdf
    http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/classes/534/slides/
  • 决策树剪枝
    http://faculty.cs.tamu.edu/ioerger/cs633-spr10/pruning.ppt
  • 文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益
    http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2014/11/25/261701.html#420545
    从条件熵的角度解释信息增益，进而得知信息增益就是互信息，即某特征对系统的贡献

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