回归树

CART分类与回归树的原理与实现

算法概述CART(ClassificationAndRegressionTree)算法是一种决策树分类方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classficationTree。分类树是使用树结构算法将数
u014568921·2015-04-16 22:00

理解GBDT算法（二）——基于残差的版本

http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/41957089这篇我们再总结一个几个注意点：这个版本的核心思路：每个回归树学习前面树的残差，并且用shrinkage
puqutogether·2015-03-30 16:00

迭代决策树GBRT（渐进梯度回归树）

一、决策树模型组合单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新
u010454729·2015-03-27 21:00

决策树之CART算法

Contents   1.CART算法的认识  2.CART算法的原理  3.CART算法的实现  1.CART算法的认识    ClassificationAndRegressionTree，即分类回归树算法
acdreamers·2015-03-27 01:05

决策树之CART算法

Contents   1.CART算法的认识  2.CART算法的原理  3.CART算法的实现  1.CART算法的认识    ClassificationAndRegressionTree，即分类回归树算法
ACdreamers·2015-03-27 01:00

分类树和回归树的区别

分类树以C4.5分类树为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1)，按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，则以多数人的性别作为该叶子节点的性别。总结：分
puqutogether·2015-03-24 16:00

机器学习算法之CART（分类和回归树）

CART算法介绍：分类和回归树（CART）是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择，树的生成和减枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART的生成就是递归的构建二叉决策树的过程。
chenbinbin·2015-03-06 21:22

《统计学习方法，李航》：5、决策树

1）基本概念2）决策树的剪枝（针对ID3/C4.5生成的决策树）3）CART树之回归树生成法1）基本概念下面所有概念之前的文章有提到，不再重复。
mmc2015·2015-01-19 23:00

CART分类回归树算法

CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。
Android路上的人·2015-01-09 18:27

CART分类回归树算法

CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。
Androidlushangderen·2015-01-09 18:00

Ng机器学习系列补充：2、分类和回归树算法CART

机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM，国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响，这里对他们做一个简单
mmc2015·2015-01-08 16:00

LambdaMART的源码分析：一（MART：回归树)

GREEDYFUNCTIONAPPROXIMATION: AGRADIENTBOOSTINGMACHINE（MART的思想）Adaptingboostingforinformationretrievalmeasures回归树
guoguo881218·2014-12-31 17:00

机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树

摘要：ClassificationAndRegressionTree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（ClassificationTree），也可以用于创建回归树（RegressionTree
suipingsp·2014-12-30 12:00

机器学习经典算法详解及Python实现--决策树（Decision Tree）

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。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。
suipingsp·2014-12-14 19:00

决策树理论、C4.5源码分析及AdaBoost算法的提升改造

示例：        决策树可分为分类树和回归树两种。分类树的叶节点对应于一个类别。回归书的叶节点对应于一连续值。     
pb09013037·2014-12-05 14:00

Cart文本分类算法原理和例子

设t为分类回归树中的某个节点，称函数为Gini系数，k为当前属性下测试输出的类别数，p(j|t)为节点t中样本测
extraman·2014-12-05 11:04

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
shenxiaoming77·2014-11-24 13:00

机器学习问题方法总结

转载自：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/archive/2012/08/28/2660929.html大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数
u013524655·2014-11-13 17:00

【机器学习】迭代决策树GBRT（渐进梯度回归树）

一、决策树模型组合单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新
DianaCody·2014-11-01 23:53

【机器学习】迭代决策树GBRT（渐进梯度回归树）

一、决策树模型组合单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新
DianaCody·2014-11-01 23:53

【机器学习】迭代决策树GBRT（渐进梯度回归树）

一、决策树模型组合    单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。    在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GB
DianaCody·2014-11-01 23:00

Weka算法Classifier-meta-AdditiveRegression源码分析

换个更出名一点的叫法可以称作GBDT(GrandientBoostingDecisionTree)梯度下降分类树，或者GBRT(GrandientBoostingRegressionTree)梯度下降回归树
ROger__wonG·2014-10-26 21:00

[置顶] CART算法原理及实现

1.算法介绍   分类回归树算法：CART(ClassificationAndRegressionTree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支
hechenghai·2014-10-18 09:00

树回归(源码实现)

#coding=utf-8 ''' CreatedonFeb4,2011 Tree-BasedRegressionMethods @author:PeterHarrington 树回归 分类回归树
wenyusuran·2014-09-16 15:00

分类和回归树，随机森林，霍夫森林（CART，random forests，hough forests）

分类和回归树（CART，classificationandregressiontree）         基于树的方法的思路：把特征空间划分成一系列的矩形区域，然后在每个区域中拟合一个简单的模型（例如：
todayq·2014-09-11 17:00

简单易学的机器学习算法——CART之回归树

一、树回归的概念  对于一般的线性回归，其拟合的模型是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说，其建模的难度也会很大。其后，我们有了局部加权线性回归，其只利用数据点周围的局部数据进行建模，这样就简化了建模的难度，提高了模型的准确性。树回归也是一种局部建模的方法，其通过构建决策点将数据切分，在切分后的局部数据集上做回归操作。  在博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”
google19890102·2014-06-19 16:00

机器学习算法-分类回归树CART

本文转载http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2709922.html分类回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree
·2014-06-03 16:00

数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树

回归树的输出是一个实数(例如房子的价格，病人呆在医院的时间等)。
u011067360·2014-05-02 13:00

[置顶] 分类回归树-classification and regression tree-CART

CART：分类——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————还是以决策树之ID3中的例子，当然CART是可以处理条件属性是连续值的分类问题。CART是一个二叉树在CART中的出现的概念是GINI。我们先根据Outlook条件属性计算GINI，Outlook有三个属性值，因为CART是一个二
wxcdzhangping·2014-04-08 10:00

决策树与决策规则

目前比较有名的决策树算法大概有上百种，其中，最有影响的当属ID3、C4.5、C5.0以及CART和CHAIDID3、C4.5都是采用贪心算法CART（ClassificationandRegressionTree）也称为分类回归树
车库男孩·2014-03-14 09:17

决策树与决策规则

目前比较有名的决策树算法大概有上百种，其中，最有影响的当属ID3、C4.5、C5.0以及CART和CHAIDID3、C4.5都是采用贪心算法CART（ClassificationandRegressionTree）也称为分类回归树
dodohui·2014-03-14 09:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
yhdzw·2014-02-28 10:00

Tree-based Regression 笔记

优点 可以对复杂和非线性的数据建模 缺点 结果不易理解 适用数据类型 数值型,标称型基础概念1.回归树与模型树对复杂的关系建模,一种可行的方式是使用树来对预测值
sailtseng·2013-11-21 23:00

数据挖掘十大经典实用算法

关联规则挖掘（特有）5.EM6.Pagerank（google排序用的）7.Adaboost（这个做识别貌似用的比较多）8.K-NN最近邻分类回归9.NaiveBayes朴素贝叶斯算法10.CART分类和回归树除了第四个是数据挖掘的特有算法
wangzhebupt·2013-10-09 16:00

在R语言中对回归树模型、装袋算法与随机森林之间的简单比较

回归树模型在之前的博客文章中已有介绍。而装袋算法与随机森林相对而言会生成多个树模型，再进行组合预测，其效果远大于单个树模型。
jinyeweiyang·2013-08-28 09:00

数据挖掘十大经典算法(10) CART: 分类与回归树

Brieman等人用来实现这些过程的程序被称为分类和回归树（CART,
starstarstone·2013-08-12 11:00

机器学习算法之CART（分类回归树）概要

分类回归树 classificationandregressiontree(C&RT) racoon优点（1）可自动忽略对目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性，减少变量数据提供参考；（2
jirongzi_cs2011·2013-07-29 11:00

决策树

说到决策树，有几种类型分类树：一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（ClassificationAndRegressionTree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点
marstorm08·2013-07-27 23:33

决策树

说到决策树，有几种类型分类树：一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（ClassificationAndRegressionTree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点
marstorm08·2013-07-27 23:33

机器学习理论与实战（九）回归树和模型树

先来看看分类回归树吧（CART:ClassificationAndRegressionTrees）,这个
cuoqu·2013-07-27 00:00

【数据挖掘】决策树之CART (Classification and Regression Trees)分类与回归树

   决策树是一种简单的机器学习方法，它是完全透明的分类观测方法，经过训练后由一系列if-then判断语句组成一棵树。#!/usr/bin/python my_data=[['slashdot','USA','yes',18,'None'], ['google','France','yes',23,'Premium'], ['digg','USA','yes',24,'Basic'], ['kiw
fanshadoop·2013-07-24 09:00

决策树CART

分类回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。
b_h_l·2013-07-01 15:32

决策树CART

分类回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。
·2013-07-01 15:00

OpenCV学习笔记(12)-二叉决策树

我们将具体讨论二叉决策树,他们是最常用的,且实现了机器学习库中大量的功能,因此将被作为指导性的例子来讲解.二叉决策树由LeoBreiman和他的同事提出.他们称之为"分类和回归树(CART)".OpenCV
末叶·2013-06-13 10:01

OpenCV学习笔记(12)-二叉决策树

我们将具体讨论二叉决策树,他们是最常用的,且实现了机器学习库中大量的功能,因此将被作为指导性的例子来讲解.二叉决策树由LeoBreiman和他的同事提出.他们称之为"分类和回归树(CART)".OpenCV
cc7829290·2013-06-13 10:00

CART分类算法

找到一个好的CART算法的例子谢谢原文作者了http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun分类回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree
tianguokaka·2013-06-04 08:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
·2013-04-18 09:00

通过源码学算法--AdaBoost: CART插播

粗略的讲，分类结果是离散的就是分类，是连续的实数就是回归树。2.特点2.1优点本质上是无参估计（non-parametric)。就是不管待估计的参数是来自什么神奇古怪的空间，来者不拒。
windtalkersm·2013-03-30 21:00

决策树的经典构造算法ID3&C4.5

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。一般的数据挖掘工具，允许选择分裂条件和修剪规则，以及控制参数（最小节点的大小，最大树的深
lskyne·2013-01-08 16:00

CART算法学习及实现

出处：http://blog.csdn.net/happyblogs/article/details/6843520 1.算法介绍   分类回归树算法：CART(ClassificationAndRegressionTree
lskyne·2013-01-08 15:00
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