decisiontree

《机器学习实战》第三章：决策树（1）基本概念

决策树（3）7.CH4-朴素贝叶斯（1）8.CH4-朴素贝叶斯（2）9.CH5-Logistic回归（1）10.CH5-Logistic回归（2）========NoMore ======== 决策树（DecisionTree
peace in mind·2019-05-05 00:00

决策树

决策树在sklearn中的应用1、决策树是如何工作的决策树(DecisionTree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题
Kyrie_Irving·2019-04-28 15:10

第五节--决策树

第五节–决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法.决策树呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布
V_lq6h·2019-04-24 15:34

MATLAB-决策树

概述决策树（DecisionTree）算法主要用来处理分类问题，是最经常使用的数据挖掘算法之一。
FIll_Mood·2019-04-21 19:15

第一章：决策树：从原理到算法实现

前言：决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。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。
overad·2019-04-16 09:58

统计学习方法——决策树

DecisionTree决策树学习的三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪决策树的结点：内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个分类决策树的路径或其对应的ifthen规则集合满足性质：互斥且完备决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则与训练集不相矛盾的决策树可能有很多
AndrewZhou924·2019-04-06 21:52

机器学习实战笔记：决策树（Decision Tree）

PS该部分内容所设计到的程序源码已经存在我的github上，地址奉上：https://github.com/AdventureSJ/ML-Notes/tree/master/DecisionTree欢迎各位大佬批评指正
SJian666·2019-04-04 16:02

数据结构——二叉树

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)。时间复杂度为O(logN)。
我想当码农·2019-04-01 21:11

Python遇见机器学习 ---- 决策树 Decision Tree

综述“独木难成林”本文采用编译器：jupyter决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。
HNU_NJU_wjw·2019-03-31 11:49

决策树学习1--熵的计算及python实现代码

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。
ASZZY·2019-03-29 19:38

ID3 与 C4.5

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法（ID3、C4.5和基于Gini的CART可用于分类，CART还可用于回归）。
展希希鸿·2019-03-26 21:50

决策树、随机森林、GBDT

概念决策树(DecisionTree)分为两大类，回归树(RegressionDecisionTree)和分类树(ClassificationDecisionTree)。
HRain·2019-03-25 20:26

机器学习入门系列1

下面先介绍一下几个概念：决策树（decisiontree）决策树是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。
梦微凉·2019-03-19 18:56

java new File使用相对路径读取文件

1.javaproject环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子：*目录结构：DecisionTree|___src|___com.decisiontree.SamplesReader.java
HD243608836·2019-03-12 19:26

读书笔记 机器学习（周志华）第四章 决策树

读书笔记机器学习（周志华）第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益4.2.2增益率4.2.3基尼系数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理4.1基本流程“决策树”（decisiontree
Atom爱疼·2019-03-10 00:00

机器学习面试必知：决策树

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，主要优点时模型具有可读性，分类速度快，学习时利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。
Neekity·2019-03-03 18:24

林轩田机器学习技法第九讲-Decision Tree

这一讲来学习决策树(DecisionTree)，这个之前单独的看过，这里再听林老师讲，希望从不同的角度来学习这个算法前面讲的AggrationModel，通过将不同的h进行整合从何得到更好的模型
Forlogen·2019-03-01 22:58

模型融合---Random Forest总结

一、简介RF=Bagging+DecisionTree随机：数据采样随机，特征选择随机森林：多个决策树并行放在一起几个误区：不是每棵树随机选择特征，而是每一个结点都随机选择固定数目的特征采样。
nxf_rabbit75·2019-02-24 22:00

决策树(decision tree)

文章目录决策树(decisiontree)决策树模型特征选择信息增益信息增益比ID3决策树生成算法算法流程C4.5决策树生成算法决策树剪枝算法流程CARTCART回归树生成算法流程CART分类树生成算法流程
Leon_winter·2019-02-06 21:54

机器学习算法之 决策树 decision tree

  决策树decisiontree  算法原理： 构造一个决策树，即通过特征构造一个树，如下图。沿着树结构访问树节点直到得到数据的分类结果。
ClarkChang·2019-01-24 18:36

机器学习与数据科学决策树指南

快采用决策树（DecisionTree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。
阿里云云栖社区·2018-12-26 00:00

《统计学习方法》—— 5.决策树（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码见github：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）5.决策树决策树（decisiontree
Chris_zhangrx·2018-12-25 19:48

《统计学习方法》—— 5.决策树（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码见github：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）5.决策树决策树（decisiontree
Chris_zhangrx·2018-12-25 19:48

独家| 一文读懂决策树的解释和Python代码实现（附Python代码及详细注释）

1、决策树基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。下图所示为
DL&CV_study·2018-12-23 12:33

独家| 一文读懂决策树（超详细原理）

1、决策树基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。
DL&CV_study·2018-12-18 00:00

决策树（Decision Tree）

  决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
殉道者之花火·2018-12-07 10:39

算法一：决策树（Decision Tree）

1.什么是决策树/判定树（decisiontree)?判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。
键盘哥·2018-12-02 15:47

决策树与随机森林Adaboost算法

决策树与随机森林一.决策树决策树(DecisionTree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。
老菜啦·2018-11-30 12:18

机器学习--决策树

一.决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。
YCzhao·2018-11-11 12:08

【机器学习实战】决策树

一.决策树简介决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
好好做人认真做事·2018-11-08 17:53

ML - 决策树(decision tree)

机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行（数据中有噪音或有一些值缺失时是否表现良好）可规模性可解释性什么是决策树/判定树（decisiontree)?
leo567·2018-11-06 11:43

机器学习算法 —— 决策树

一、简介  决策树，英文名为DecisionTree，是一种有监督分类算法。在决策树算法中，需要先构建一个树形结构，其中每个结点都代表某一特征值的一种结果，故命名为决策树。
SoCalledHBY·2018-10-22 22:07

Gradient boosted decision tree

1.AdboostdecisiontreeGradientboosteddecision就是将Adaboost和decisionTree结合起来的算法。
SilenceHell·2018-10-11 22:34

随机森林

以上是基本的RF，首先利用bagging获取不同的资料，然后对不同的资料使用decisiontree，最后对decisiontree的结果进行公平的投票。
SilenceHell·2018-10-11 13:47

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十二）集成学习（Ensemble）

2.DecisionTree（复习Review）我们复习上一节的决策树的概念。我们一起做一个有意思的实验，用决策树画出漫画人物当单棵决策树的深度
人工智能插班生·2018-10-02 22:51

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十）决策树1（Decision Tree）

决策树1（DecisionTree基础概念）每个内部节点对应于某个属性上的测试每个分支对应于测试的可能结果每个叶节点对应于一个预测的可能结果主要有：学习过程、预测过程两部分组成学习过程：主要是对样本分析来划分属性
人工智能插班生·2018-09-29 09:30

决策树—ID3、C4.5、CART

、决策树模型与学习1、决策树模型2、决策树学习二、特征选择1、信息增益2、信息增益率三、决策树的生成1、ID3算法2、C4.5算法3、CART算法四、决策树停止分裂的条件五、连续值和损失值处理决策树（decisiontree
choven_meng·2018-09-28 15:04

决策树Decision Tree原理与实现技巧

决策树决策树（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。
敲代码的quant·2018-09-06 19:02

机器学习从公理到算法

ML算法模型简单总结一下在学习的过程中对MachineLearning算法模型理解：决策树(decisiontree)详解集成算法(Bagging，随机森林)集成算法(AdaBoost基本原理)Boosting
丿回到火星去·2018-09-04 16:16

python3机器学习实战之decisionTree大坑

入了机器学习的大坑之后，最近跟着《机器学习实战》学到决策树我用的jupyter代码敲到creatTree卡住了。返回检查前面的代码，函数一个一个的查，最后得出结论，没问题啊!!!可是问题还是没有解决报错原因如上，我实在是按书上的敲的，奈何就是进行不下去，之后在网上找了一大堆这一章的代码copy还是不行，这特么是怎么了？？之后我想我把代码贴到pycharm中，找错误应该好找些，然后我把代码贴到pyc
Fengyutianqing·2018-08-29 10:52

【ML】随机森林（Random Forest）

Intro随机森林，Random地构造许多Decisiontree,形成一个forest。Forest中的decisiontree共同vote决定最终输出。
鹅城惊喜师爷·2018-08-24 10:27

机器学习总结（一）——主要算法

分类——1、逻辑回归（LogisterRegression）；2、决策树（DecisionTree）3、K近邻（KNN）；4、朴素贝叶斯（Nai
MonkyK·2018-08-19 19:58

Pyhthon3《机器学习实战》学习笔记二：决策树

一决策树概述决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。书中只讨论用于分类的决策树。 
abc_138·2018-08-06 00:00

决策树算法及python实现

下文只是对决策树的一个简要介绍，详细介绍：经典机器学习系列之【决策树详解】1.什么是决策树/判定树（DecisionTree）?
小小何先生·2018-08-05 18:23

机器学习-利用信息熵来学习如果分辨好西瓜

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。
东东oyey·2018-08-03 00:22

应用决策树算法进行股票财务特征分析

决策树（DecisionTree）算法是是最经常使用的数据挖掘算法之一。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。
坐怀不乱吗·2018-07-29 00:00

决策树（Decision Tree）

一、简介  决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。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。
lx青萍之末·2018-07-27 15:09

第五章 统计学习方法-决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。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。
M_Learning·2018-07-23 11:45

sklearn BaggingRegressor参数解释

None代表默认是DecisionTree，Object可以指定基估计器（baseestimator）。n_estimators：int,optional(default=10)。
genghaihua·2018-07-22 17:25

随机森林（Random Forests）介绍

1.决策树（DecisionTree）决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。常见的决策树算法有C4.5、ID3和CART。
daydayup_668819·2018-07-17 16:36
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