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decisiontree
机器学习十大算法---4. 决策树
算法原理决策树（
DecisionTree
）是一种简单但广泛使用的分类器。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。
女王の专属领地
·
2020-07-01 10:24
机器学习
决策树、随机森林简单原理和实现
一：概念决策树（
DecisionTree
）是一种简单但是广泛使用的分类器。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。
It_BeeCoder
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2020-07-01 10:43
41
学术科研
GBDT梯度提升树
前言GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，GradientBoosting和
DecisionTree
是两个独立的概念。
予亭
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2020-07-01 04:41
机器学习
机器学习实战（二）决策树DT（Decision Tree、ID3算法）
目录0.前言1.信息增益（ID3）2.决策树（
DecisionTree
）3.实战案例3.1.隐形眼镜案例3.2.存储决策树3.3.决策树画图表示学习完机器学习实战的决策树，简单的做个笔记。
zhq9695
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2020-06-30 17:35
机器学习
机器学习（决策树二）——简述 决策树
概述决策树(
DecisionTree
)是在已知各种情况发生概
张连海
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2020-06-30 14:50
机器学习
GBDT学习总结（Boosting、决策树）
DT－
DecisionTree
决策树，GB是GradientBoosting，是一种学习策略，GBDT的含义就是用GradientBoosting的策略训练出来的DT模型在前几年深度学习还没有大行其道之前
zephyr_wang
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2020-06-30 12:05
机器学习
机器学习(6): 决策树算法 小结与实验
3决策树算法优缺点4实验参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/966308131决策树算法简介决策树(
DecisionTree
TechArtisan6
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2020-06-30 12:57
机器学习
算法
机器学习专栏
各种机器学习分类模型的优缺点
DecisionTree
:此模型更容易理解不同属性对于结果的影响程度（如在第几层)。可以同时处理不同类型的数据。但因为追踪结果只需要改变叶子节点的属性，所以容易受到攻
Regnaiq
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2020-06-30 09:57
Research
pyspark DecisionTreeModel不能在RDD上直接使用
训练了一个DecisionTreeModel，然后在RDD上准备进行验证：dtModel=
DecisionTree
.trainClassifier(data,2,{},impurity="entropy
cf深蓝
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2020-06-30 06:08
python
spark
CSDN机器学习笔记三 决策树、随机森林
一、决策树决策树（
DecisionTree
）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目迎合，判断其可行性的决策分析方法，是直观运行概率分析的一种图解法
谢厂节_编程圈
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2020-06-30 04:20
机器学习
StatQuest学习笔记19——决策树
前言本篇笔记是StatQuet系列视频教程的第50节和第51节，主要内容是决策树（
decisiontree
）。其中第50节的内容是决策木树的基本思想，第51节的内容是在构建决策树中，缺失值的处理。
backup备份
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2020-06-30 03:44
Python实现决策树并且使用Graphvize可视化
一、什么是决策树（
decisiontree
）——机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构：其中，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类的分布
夕夕如盼
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2020-06-30 02:58
机器学习
决策树的简单应用
决策树（
DecisionTree
）是一种简单但是广泛使用的分类器。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。
www_buzhidao
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2020-06-29 22:47
python数据挖掘
python决策树
李宏毅机器学习（六）
本文基于《统计学习方法》和《机器学习实战所写》一、决策树(
decisiontree
)模型与学习1.定义决策树是一种基本的分类与回归方法，呈现树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
Cjv Chen
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2020-06-29 11:59
机器学习
决策树
统计学习方法
决策树的理解及实现（小白版附代码）
简介决策树（
DecisionTree
)是一种十分常用的分类方法。作为一种有监督学习，它对特征属性和样本标签之间的映射关系进行建模。相对于K-近邻算法，决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。
chou_shun
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2020-06-29 11:33
用决策树对泰坦尼克号生存进行预测
决策树（
decisiontree
）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。
你有看见我家的猫吗
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2020-06-29 08:31
数据分析
几种机器学习算法的原理、推导和代码实现
一、基算法1、决策树（
DecisionTree
）（1）原理：决策树根据样本数据集的数据特征对数据集进行划分，直到针对所有特征都划分过，或者划分的数据子集的所有数据的类别标签相同。
「已注销」
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2020-06-29 07:05
算法入门
决策树的可视化解读
环境：Python3.6源代码：https://gitee.com/zhyantao/DeepLearning/tree/master/
DecisionTree
使用工具Graphviz可视化决策树后，可以得到如下所示的一个
唐僧公子
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2020-06-29 07:34
决策树 ID3及C4.5算法原理及代码实现
决策树基本介绍：决策树（
decisiontree
）是一种常见的机器学习方法，表示基于特征对实例进行分类的过程，代表了对象属性与对象值之间的映射关系。模型具有可读性，分类速度快的优点。
g chen
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2020-06-29 03:44
机器学习
经典监督学习算法——决策树
什么是决策树决策树(
DecisionTree
）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法
stupid_shadiao
·
2020-06-29 01:05
机器学习
决策树——基于类的编程实现（第四课）1
创建一个决策树类
DecisionTree
<-R6Class("
DecisionTree
",private=list(tree=NULL),public=list(initialize=f
蓝翔肄业博士后
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2020-06-28 23:09
R语言
机器学习基础-【决策树】
0.机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行可规模性可解释性1.什么是决策树/判定树（
decisiontree
)?
偏执的眸
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2020-06-28 22:28
机器学习
[MLReview] Decision Tree 决策树代码实现
决策树决策树（
DecisionTree
），简而言之就是根据特征（features）对数据进行划分（patition），构造成树。然后根据树对新的数据进行预测的方法。
gdtop818
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2020-06-28 20:29
machine
learning
机器学习十大算法
人工智能算法
个体人工智能-随机数(Random)-A*寻路(A*SearchAlgorithm)-状态机机制(Finite-StateMachine)-决策树机制(
DecisionTree
)-博弈论(GameTheroy
weixin_34380781
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2020-06-28 18:16
机器学习之 决策树(Decision Tree)python实现
机器学习之线性回归机器学习之逻辑回归及python实现机器学习项目实战交易数据异常检测机器学习之决策树(
DecisionTree
)机器学习之决策树(
DecisionTree
)python实现机器学习之PCA
weixin_34358365
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2020-06-28 17:42
三种决策树算法（ID3, CART, C4.5）及Python实现
Github:github.com/yingzk/MyML博客:www.yingjoy.cn1.决策树(
DecisionTree
)简介1.1.决策树的原理决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种
weixin_34345753
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2020-06-28 17:35
决策树分类算法及python代码实现案例
决策树分类算法1、概述决策树（
decisiontree
）——是一种被广泛使用的分类算法。
weixin_34318326
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2020-06-28 16:00
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
代码集：https://github.com/ageron/handson-ml监督学习1）决策树（
DecisionTree
）和随机森林决策树：决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答
weixin_34260991
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2020-06-28 15:01
决策树学习笔记整理
算法原理决策树（
DecisionTree
）是一种简单但是广泛使用的分类器。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。
weixin_34129696
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2020-06-28 12:36
Boosting方法中的特征重要度
来源三个文档:
DecisionTree
,XGBoost,LightGBM。
weixin_34015336
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2020-06-28 09:21
【十大经典数据挖掘算法】C4.5
【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïveBayesCART1.决策树模型与学习决策树（
decisiontree
）算法基于特征属性进行分类
weixin_33758863
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2020-06-28 04:50
day-7 sklearn库实现ID3决策树算法
本文介绍如何利用决策树/判定树（
decisiontree
）中决策树归纳算法（ID3）解决机器学习中的回归问题。
weixin_30648587
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2020-06-27 22:55
【机器学习速成宝典】模型篇06决策树【ID3、C4.5、CART】（Python版）
目录什么是决策树(
DecisionTree
)特征选择使用ID3算法生成决策树使用C4.5算法生成决策树使用CART算法生成决策树预剪枝和后剪枝应用：遇到连续与缺失值怎么办？
weixin_30555125
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2020-06-27 21:18
GBDT理解二三事
一、要理解GBDT当然要从GB(GradientBoosting)和DT(
DecisionTree
)两个角度来理解了；二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数
帛逸TB
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2020-06-27 11:37
算法学习
互联网
机器学习--决策树python实现案例
注：文中相关截图或内容取自《统计学习方法》李航编简介：决策树（
decisiontree
）是基本的分类与回归方法。对分类和回归的理解，通俗的讲就是最终结果是离散的为分类任务，结果是连续的是回归任务。
Kalankalan
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2020-06-27 09:37
决策树
python实现
案例
决策树思想与Python实现：CART
一、决策树决策树（
decisiontree
）是一种基本的分类与回归方法。一般情况下，回归方法可以转换为分类方法，因此，本文主要讨论用于分类的决策树。
路人甲JIA
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2020-06-27 07:18
Algorithm
Python
决策树（decision tree）(三)——连续值处理
决策树（
decisiontree
）(三)——连续值处理**注：本博客为周志华《机器学习》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自周老师的《机器学习》书。
天泽28
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2020-06-27 03:05
machine
learning&deep
learning
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理
决策树（
decisiontree
）（四）——缺失值处理**注：本博客为周志华老师《机器学习》读书笔记，博客以西瓜书为基础写成。2019年4月13日更新：1、订正了大家评论中的一个笔误。
天泽28
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2020-06-27 03:05
machine
learning&deep
learning
决策树
缺失值处理
机器学习
信息增益
决策树（decision tree）(二)——剪枝
决策树（
decisiontree
）(二)——剪枝**注：本博客为周志华《机器学习》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自周老师的《机器学习》书。
天泽28
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2020-06-27 03:04
machine
learning&deep
learning
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
决策树（
decisiontree
）（一）——构造决策树方法说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节，但博客中仍有部分文字摘自周老师的《机器学习
天泽28
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2020-06-27 03:04
machine
learning&deep
learning
《统计学习方法》系列（5）
决策树（
decisiontree
）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
Pikachu5808
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2020-06-27 03:13
机器学习
Python3《机器学习实战》02：决策树
运行平台：WindowsPython版本：Python3IDE：Anaconda31决策树简介2基于信息熵的特征选择3决策树的构造4决策树的修剪5完整代码及详细注释1决策树简介决策树(
decisiontree
汪蛋
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2020-06-27 03:12
机器学习实战
周志华《Machine Learning》学习笔记（5）--决策树
本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法–决策树（
DecisionTree
）。4、决策树4.1决策树基本概念顾名思义，决
努力进行光合作用
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2020-06-27 02:02
ML
二分查找判定树
由此得到的二叉树，称为描述二分查找的判定树(
DecisionTree
)或比较树(ComparisonTree
ScutEthan
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2020-06-27 01:44
数据结构
各类机器学习算法的优缺点和适用场景汇总
目录朴素贝叶斯分类器（NB:naiveBayesclassifiers）半朴素贝叶斯分类器（SNB:semi-naiveBayesclassifiers）贝叶斯网（信念网）决策树（
decisiontree
路飞的纯白世界
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2020-06-26 23:22
机器学习
机器学习教程之13-决策树（decision tree）的sklearn实现
0.概述决策树（
decisiontree
）是一种基本的分类与回归方法。主要优点：模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
豆-Metcalf
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2020-06-26 23:02
机器学习
Python
机器学习的sklearn实现
基础算法 | 决策树(ID3、C4.5和CART决策树python实现)
决策树(
DecisionTree
)是一种基于规则的基础而又经典的分类与回归方法，其模型结构呈现树形结构，可认为是一组if-then规则的集合。决策树主要包含三个步骤：特征选择、决策树构建和决策树剪枝。
tianyunzqs
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2020-06-26 19:05
基础算法
python
快牛策略量化课程之决策树分类算法
决策树分类算法1、概述决策树（
decisiontree
）——是一种被广泛使用的分类算法。
sublinephp
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2020-06-26 15:03
决策树：ID3､C4.5､CART算法与Python实现
一、决策树的基本概念决策树(
DecisionTree
)算法是一类常用的机器学习算法，在分类问题中，决策树算法通过样本中某一些属性的值，将样本划分到不同的类别中。
mabel92
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2020-06-26 12:55
机器学习
GBDT与梯度的理解
顾名思义,它是一种基于决策树(
decisiontree
)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,
decisiontree
。
Michael_Shentu
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2020-06-26 09:30
xgboost
机器学习
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