C4.5决策树第27页

什么都干的派森·2023-08-01 19:59

通过机器学习得到样本的特征权重

描述：计算每个特征对样本集进行划分所获得的信息增益，然后做归一化处理可以得到每个特征的权重目标：样本降维一种算法策略：参考决策树的划分选择首先引入概念信息熵、信息增益。

lerry_lca·2023-08-01 16:16

机器学习实战之朴素贝叶斯

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。

罗罗攀·2023-08-01 12:35

吃透《西瓜书》第四章决策树定义与构造、ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树

1.2决策树的定义与构造二、决策树算法2.1ID3决策树2.2C4.5决策树2.3CART决策树一、基本概念1.1什么是信息熵？

rookie_coder_996·2023-08-01 12:33

解读随机森林的决策树：揭示模型背后的奥秘

它由多个决策树组成，而决策树则是构建随机森林的基本组件之一。通过深入解析决策树，我们可以更好地理解随机森林模型的工作原理和内在机制。决策树是一种树状结构，用于根据输入特征进行决策和预测。

笑不语·2023-08-01 12:33

提取渥太华大学机械故障敏感特征，再利用决策树分类（Python代码）

该数据集是从渥太华大学采集的轴承振动信号，这些信号是在时间变化的转速条件下收集的。数据集包含4个不同引擎的每个引擎的12秒信号数据。采样频率为10000代码主要流程：数据导入与预处理：通过scipy.io.loadmat()函数从"dataset.mat"文件中加载数据集，其中包含了不同类别的时间序列数据。将不同类别的时间序列数据存储到df_normal、df_inner、df_roller、df

深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:08

【机器学习 & 深度学习】通俗讲解集成学习算法

目录：集成学习一、机器学习中的集成学习1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法

旅途中的宽~·2023-07-31 19:29

聊一聊先进的感知器和伟大的BP算法

曾经，基于统计学习的机器学习方法在AI领域占据了半边天，逻辑回归、决策树、支持向量机等算法不久就耳熟能详，「特征工程」一词瞬间火了起来，普遍认为数据弄得好+特征工程做得好≈模型能work。

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:34

【吃瓜教程】(4) | 决策树：机器学习中的智慧导航，解码数据的奇迹之树！

文章目录一、基本流程二、划分选择1、信息增益2、增益率3、基尼指数一、基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。

湫喃·2023-07-31 12:36

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣线性回归2️⃣逻辑回归3️⃣决策树4️⃣支持向量机5️⃣随机森林三、应用领域1️⃣自然语言处理2️⃣图像识别3️⃣金融预测4️⃣医疗诊断四、总结好书推荐参与活动一、原理监督学习是机器学习中最常见和广泛应用的一种方法

陈橘又青·2023-07-31 11:38

分类算法列一下有多少种？应用场景？分类算法介绍、常见分类算法优缺点、如何选择分类算法、分类算法评估

分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5算法C5.0算法KNN算法ANN算法选择分类算法分类算法性能评估分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值

小葵向前冲·2023-07-31 10:29

机器学习知识经验分享之六：决策树

python语言用于深度学习较为广泛，R语言用于机器学习领域中的数据预测和数据处理算法较多，后续将更多分享机器学习数据预测相关知识的分享，有需要的朋友可持续关注，有疑问可以关注后私信留言。目录一、R语言介绍二、R语言安装（Windows为例）一、R语言介绍R语言是一种自由、开源的编程语言和统计软件环境，在统计计算和图形绘制方面具有非常强的能力。R语言最初是由新西兰奥克兰大学的RossIhaka和R

人工智能算法研究院·2023-07-31 08:37

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第4章决策树

4.1基本流程——介绍了决策树的一个基本的流程。

一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:00

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考（带本人手写解答与思考）

题目构造平衡KD树ID3与C4.5算法构建决策树模型朴素贝叶斯SVM求最大间隔分离超平面和分类决策函数EM算法K-means聚类adaboost计算概率图模型反向传播构造平衡KD树给定一个二维空间的数据集

网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

核心学科的模型

双轨思维和反向思维二.基础思维：1.让世界为你工作2.第一性原理3.思想实验4.路径依赖5.短期主义与长期主义6.故事思维7.过程思维VS结果思维8.二阶思维三.决策思维：1.勿用过去推断未来2.归纳与演绎3.决策树

NullBugs·2023-07-30 07:42

秋招面经

xgboost相对于其他树模型的优点，支持特征粒度的并行处理，决策树最耗时的步骤就是对特征的值排序，因此可以大大加速训练过程；同时借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算；对代价函数做了二阶

大豆油·2023-07-30 02:07

吃瓜学习笔记3-第四章决策树（ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树）

决策树就是一个判别的过程，比如说我想知道这是一个好瓜还是坏瓜，怎么做呢？你可以从瓜的属性进行划分，可能纹理模糊的是坏瓜，纹理清晰的是好瓜。

曼曼668·2023-07-30 01:26

【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）

【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）目录【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型

仙魁XAN·2023-07-29 10:54

【决策树-鸢尾花分类】

决策树算法简介决策树是一种基于树状结构的分类与回归算法。它通过对数据集进行递归分割，将样本划分为多个类别或者回归值。决策树算法的核心思想是通过构建树来对数据进行划分，从而实现对未知样本的预测。

武帝为此·2023-07-29 07:00

三、决策树四、随机森林

三、决策树1.决策树模型的原理1）什么是决策树2）决策树模型原理3.构建决策树的目的4）决策树的优缺点2.决策树的典型生成算法1）常用的特征选择有信息增益、信息增益率、基尼系数2）基于信息增益的ID3算法

木筏筏筏·2023-07-28 21:20

一文读懂xgboost算法（理论+图解+python代码，简单易懂）

80919426https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680简单目录如下：一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树六

少帅qaz·2023-07-28 20:38

机器学习实战：Python基于GBM梯度提升机进行预测（十四）

文章目录1.前言1.1GBM的介绍1.2GBM的应用2.scikit-learn实战演示2.1分类问题2.2回归问题3.GBM超参数3.1决策树数量（n_estimators）3.2样本数量（subsample

Bioinfo Guy·2023-07-28 17:45

决策树——基础知识

决策树的基本概念决策树是一种树形结构，包括：内部节点，分支和叶节点。

mxylulu·2023-07-28 16:50

【机器学习】随机森林 – Random forest

它由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱分类器。随机森林的主要特点包括：1.随机选择特征子集：对于每个决策树，随机森林会从原始特征中随机选择一部分特征作为训练子集。

信息安全与项目管理·2023-07-28 14:53

树模型缺失值处理总结

本篇文章来总结一下树模型缺失值处理的方法1、决策树对普通的决策树来说，缺失值需要注意三个方面的问题：在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？

文哥的学习日记·2023-07-28 12:03

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】决策树与随机森林

文章目录一、概念与原理1.1决策树1.1.1概念1.1.2原理特征选择分割方法1.1.3优点与缺点1.1.4Python常用决策树算法1.2随机森林1.2.1概念1.2.2原理1.2.3优点与缺点1.2.4Python

书某人.py·2023-07-28 05:30

决策树ID3, C4.5, C5.0,CART的区别

文章目录ID3算法C4.5算法C5.0算法CART算法参考文献ID3算法是个多叉树信息增益作为分支依据对于具有很多值的属性它是非常敏感的，例如，如果我们数据集中的某个属性值对不同的样本基本上是不相同的，

zoujiahui_2018·2023-07-28 01:22

全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：基于 PU-bagging 与 Gini 决策树的用户行为预测与价值判别

目录摘要问题重述一、数据预处理1.1用户id统一1.2城市数据处理1.3日期调整</

格图素书·2023-07-27 22:14

决策树的三种算法

（信息熵）建立决策树的过程中，根据特征属性划分数据，使得数据的“混乱度”降低，按照不同特征划分数据熵减少的程度不一样。ID3算法中选择熵减少程度最大的特征来划分数据，即“最大信息熵增益”原则。

tanEden·2023-07-27 21:56

AI产品经理必修——揭开算法的面纱（决策树算法）

如果你玩过这个游戏，那么恭喜你，你已经掌握了决策树算法的应用。是不是非常简单？什么是决策树一图表示决策树所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们

rosy_dawn_f742·2023-07-27 18:05

经典机器学习算法之GBDT算法

只适用于小白文章目录1.基本概念和基本原理2.形式描述基本形式描述目标函数描述优化求解描述3.构造GBDT1.基本概念和基本原理GBDT（GradientBoostingDecisionTrees，梯度提升决策树

今天上上签·2023-07-27 04:52

Xgboost

使用上述的例子求得决策树叶子节点的权重和。

遇见百分百·2023-07-26 17:36

4月1号GBDT调参的实验报告

一实验目的：通过调参进一步熟悉GBDT的模型特性，方便下一步优化模型做回归的效能二实验内容：1.观察弱学习器个数（也就是决策树的个数）与GBDT模型预测的预测偏差（预测值与真实值的均方差MSE）以及模型运行速度的关系

伍之杨·2023-07-26 15:42

机器学习原理(1)集成学习基本方法

下图显示集成学习的一般结构（取自周志华老师的西瓜书），个体学习器通常由一种现有的学习算法从训练数据产生，例如决策树（C4.5、CART）、BP神经网络等。

赫加青空·2023-07-26 11:04

Day 64：集成学习之 AdaBoosting (2. 树桩分类器)

做了一个超类,用于支持不同的基础分类器.这里为了减少代码量,只实现了树桩分类器.树桩分类器每次只将数据分成两堆,与决策树相比,简单至极.当然,这里处理的是实型数据,而ID3处理的是符号型数据.抽象分类器代码

Bobbyeyy·2023-07-26 02:49

Day 61-62 决策树（ID3）

代码：packagedl;importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays;importweka.core.*;/***TheID3decisiontreeinductivealgorithm.*/publicclassID3{/***Thedata.*/Instancesdataset;/***Isthisdatasetpure(onlyonelab

Bobbyeyy·2023-07-26 02:18

Matlab 一种自适应搜索半径的特征提取方法

文章目录一、简介二、实现代码参考资料一、简介在之前的博客（C++ID3决策树）中，提到过一种信息熵的概念，其中它表达的大致意思为：香农认为熵是指“当一件事情有多种可能情况时，这件事情发生某种情况的不确定性

大鱼BIGFISH·2023-07-26 02:37

决策树（Decision Tree）

决策树的原理决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对数据集进行递归地分割，构建一个树形模型，用于预测目标变量的值。

labuladuo520·2023-07-25 23:24

信息熵和决策树

在预测分析领域，决策树是可应用于回归和分类任务的算法之一决策树背后的想法是，根据数据集中的特征对当时响应变量的贡献方式，递归地构建一个颠倒的树状结构。

丁丁猫 Codeye·2023-07-25 23:50

决策树学习

决策树学习决策树决策树基础适用决策树学习的经典目标问题样本的表示训练样本决策树的概念发展历史经典决策树算法ID3算法属性选择和节点混杂度（Impurity）ID3Q1:哪个属性是最佳属性？

lov_vol·2023-07-25 23:46

LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习

它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体

deephub·2023-07-25 20:09

Python基础教程:sklearn机器学习入门

Scikit-Learn支持多种常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、K近邻、聚

Rocky006·2023-07-25 17:12

Day_61-62 决策树

目录Day_61-62决策树(准备工作)一.算法的基本概念1.决策树的定义2.如何构建决策树？

DARRENANJIAN·2023-07-25 16:01

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

第5章决策树

内容一、决策树内容简介二、决策树的模型与学习三、特征选择四、决策树生成五、决策树剪枝六、CART算法###################################################

小小orange·2023-07-25 15:49

Matlab中实现对一幅图上的局部区域进行放大

局部放大图可以展示图像中的细节信息，使图像更加直观和精美，此次使用magnify工具实现对绘制的figure选择区域绘制，图像效果如下：1、基本图像绘制这里选择绘制一个散点图，数据来源是使用决策树预测的真实值和预测值

带我去滑雪·2023-07-25 03:31

(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)

前言本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、MicrosoftNaiveBayes

weixin_30398227·2023-07-24 23:53

基于.NET实现数据挖掘--时序算法1

www.cnblogs.com/captain_ccc/articles/4093652.html本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法

lglgsy456·2023-07-24 23:21

推荐频道

C4.5决策树

随机森林的相关理论知识