decisiontree 第19页

决策树算法的Python实现—基于金融场景实操

决策树是最经常使用的数据挖掘算法，本次分享jacky带你深入浅出，走进决策树的世界基本概念决策树（DecisionTree）它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测

朱元禄·2017-11-03 09:46

决策树会有哪些特性？

（点击“阅读原文”即可进入查看课程表）决策树(DecisionTree)是机器学习中最常见的算法，因为决策树的结果简单，容易理解，因此应用超级广泛，但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢

LeadAI学院·2017-10-29 00:00

数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图

Graphviz实践(一)：流程图、数据结构图、网络路径TraceRoute最佳Graphviz实践(二)：复杂社会关系链分析（《红楼梦》、《权力的游戏》）最佳Graphviz实践(三)：机器学习算法-决策树(DecisionTree

RiboseYim·2017-09-21 18:15

数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图

Graphviz实践(一)：流程图、数据结构图、网络路径TraceRoute最佳Graphviz实践(二)：复杂社会关系链分析（《红楼梦》、《权力的游戏》）最佳Graphviz实践(三)：机器学习算法-决策树(DecisionTree

RiboseYim·2017-09-21 18:15

决策树（DecisionTree）的白话原理和简单应用

DecisionTree.pyfrommathimportlog#决策树利用了信息论中用熵来表示数据分类的混乱程度，一个集合中Shannon熵越高该集合越混乱#因此选择划分属性的时候，先计算当前集合的熵

Kblacksmith·2017-09-17 15:55

Label Encoding & One-Hot Encoding

而且像decisiontree，randomforest和xgboost这种算法能处理好这种转换，而且相比转换前，所需要的内存空间小一点。One-Hot编码即独热编码，又称一位

Bear_Kai·2017-08-30 22:07

csdn__DRAGON·2017-08-27 15:59

【机器学习－西瓜书】四、决策树：信息熵；信息增益；增益率；ID3；C4.5

TensorSense·2017-08-25 11:31

决策树decision tree+SVM+knn+随机森林+高斯贝叶斯

决策树decisiontree+SVM+knn+随机森林+高斯贝叶斯DecisionTree决策树是无参数的监督学习算法，可用于分类和回归，它的目标是通过学习从数据特征推断得到的决策规则，构建一个可以预测目标变量的决策模型

accumulate_zhang·2017-08-24 21:38

决策树的特性及优缺点

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。

peterchan88·2017-08-24 15:23

GBM 与 GBDT 与 XgBoost

对于回归问题，GBDT通过一组decisiontree直接

爱学习的段哥哥·2017-08-20 10:52

集成模型－泰坦尼克号生还预测

代表性的模型有：随机森林分类器（RandomForestClassifier），在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树（DecisionTree）。一株标准的决策树会根据每维

cicilover·2017-08-18 16:05

Decision tree(决策树)算法初探

0.算法概述决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

郑瀚Andrew.Hann·2017-08-12 15:00

无标题文章

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什么是决策树/判定树（decisiontree)?

楚怀哲·2017-08-09 21:54

机器学习入门之决策树算法

1、什么是决策树（DecisionTree）决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个树节点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出，每一个树叶节点代表一个类或者类的分布，树的最顶层是树的根节点

GetMyCode·2017-07-30 16:00

机器学习-决策树

1、引言决策树（DecisionTree）是数据挖掘中一种基本的分类和回归方法，它呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if−then规则的集合，也可认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布

文哥的学习日记·2017-07-09 09:10

决策树算法（有监督学习算法）

一、决策树基础决策树（DecisionTree）算法是根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，这个模型可以高效的对未知的数据进行分类。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。

Chenyukuai6625·2017-06-24 10:12

决策树算法（有监督学习算法）

一、决策树基础决策树（DecisionTree）算法是根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，这个模型可以高效的对未知的数据进行分类。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。

Chenyukuai6625·2017-06-24 10:12

实战from GBDT to Xgboost

1．DecisionTree决策树从一根节点出发，通过找到最优的分割点，不断地将样本集分裂生成子节点，直到满足停止条件为止（或直到每个节点足够“纯”为止）。

追梦不止,静心致远·2017-06-16 22:02

决策树算法及python实现

1什么是决策树决策树（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，表示基于特征对数据进行分类的过程。

huahuazhu·2017-06-13 11:00

CSDN机器学习笔记二决策树、随机森林

1.训练阶段从给定的训练数据集DB，构造出一棵决策树class=DecisionTree(DB)112.分类阶段从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，获得概念（决策、分类）结果。

pan060757·2017-06-08 21:26

机器学习常用算法解析和入门

作者：谭东机器学习常用算法：1）决策树（DecisionTree）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yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择

jay100500·2017-06-07 23:00

人工智能(Artificial Intelligence)常用算法

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

QC班长·2017-05-31 07:21

Bagging,Random Forests以及Boosting

前面讲到，决策树（决策树（DecisionTree））可以用来解决分类或回归问题，它们统称为分类回归树（ClassificationandRegressionTree,CART）。

Wei-L·2017-05-01 11:30

GBDT源码分析之二：决策树

_init_.py:包初始化setup.py:包的安装代码tree.py:DecisionTree模型的主要

cathyxlyl·2017-04-26 15:53

机器学习实战 - 决策树

借用目前百科的解释：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

CheckChek·2017-04-24 00:00

【机器学习】决策树（Decision Tree）学习笔记

【机器学习】决策树（decisiontree）学习笔记标签（空格分隔）：机器学习决策树简介决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。

负雪明烛·2017-04-06 19:10

周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4 - 决策树

Python开发环境搭建（eclipse-pydev模式）.查看相关答案和源代码，欢迎访问我的Github：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua.本章概要本章讲述决策树（decisiontree

Snoopy_Yuan·2017-04-06 00:00

Python 决策树

1、决策树算法决策树(decisiontree)又叫判定树，是基于树结构对样本属性进行分类的分类算法。

JasonJe·2017-03-28 21:45

机器学习之决策树算法

决策树(decisiontree)机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

superPershing·2017-03-28 00:00

决策树原理实例（python代码实现）

决策数(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。

a_achengsong·2017-03-26 00:00

决策树(Decision tree,DT)算法笔记(二)-scikit-learn

写在前面的话：哈喽，大家早安、午安、晚安喽，欢迎大家指点，也希望我的内容可以温暖、帮助同在学习路上的人们~正文开始~~上一篇，基于分类决策树的原理，用Python初步实现决策分类的函数，详情见决策树(Decisiontree

keepStriving·2017-03-15 11:53

[机器学习]详解分类算法--决策树算法

如果一个人数学理论知识过硬,静下心来看,都是可以容易理解的,纸老虎一个,不过这里的算法主要指的应用型算法;但是那些证明和研究算法理论堪称大牛.现在给大家介绍一下分类算法中最常用的一种算法–决策树算法#决策树原理决策树（decisiontree

刘玉刚·2017-02-18 20:54

机器学习系列：（五）决策树——非线性回归与分类

本章我们要讨论一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题，称为决策树（decisiontree）。首先，我们将用决策树做一个广告屏蔽器，可以将网页中的广告内容屏蔽掉。

cjianwyr·2017-02-07 10:09

SPSS Modeler 介绍决策树

本文将通过SPSSModeler介绍决策树(Decisiontree)演算法于银行行销领域的应用实例。

IT界的小小小学生·2016-12-27 10:56

五、决策树--统计学习方法总结

决策树与条件概率分布14决策树学习2特征选择21特征选择问题22信息增益23信息增益比3决策树的生成31ID3算法32C45的生成方法4决策树的剪枝5CART算法51CART生成52CART剪枝五、决策树决策树（decisiontree

lemonaha·2016-12-26 15:47

机器学习之决策树（Decision Tree）&随机森林（Random forest）

可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性），下面这张图形象表示了决策树的过程：而随机森林是基于决策树过拟合提出的基于多个弱分类器vote投票的方式的一种集成学习算法.1.Decisiontree

July_sun·2016-11-25 19:21

决策树类的机器学习算法——决策树、Bagging、随机森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost

1、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判定，每个分支代表这个特征属性在其值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

sangyongjia·2016-11-25 14:00

mnist数据集以及处理方式

用不同的方法来处理mnist数据集：MNIST手写数字体分类--KNNmatlab实现http://blog.csdn.net/wangyuquanliuli/article/details/17378317使用DecisionTree

_云游者_·2016-11-20 22:58

机器学习算法 --- 决策树ID3，C4.5

决策树（DecisionTree），又称判定树，是一种以树结构（包括二叉树和多叉树）形式来表达的预测分析模型。通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例叶子节点即为实例所属的分类树上每个节点说明

yangxuejunwinner·2016-11-13 21:19

决策树 (Decision Tree) 原理简述及相关算法(ID3,C4.5)

DecisionTree决策树：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，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

傲慢灬·2016-11-11 04:06

机器学习之决策树--原理分析

决策树（DecisionTree）是一种非常经典的分类器，设计出来就是用来做分类的，就算之后被开发成也可以用来做回归，但是其实也是将数值区间看成一个类别来做。

_北海岸的蔚蓝·2016-11-04 15:39

机器学习：决策树（Decision Tree）

本博客参考邹博机器学习课件以及李航的《统计学习方法》，仅用于督促自己学习使用，如有错误，欢迎大家提出更正决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。

u014120554·2016-11-01 21:00

监督学习算法小结（1）：决策树

DecisionTree1.什么是决策树决策树是一个极其直观的算法（这也使得它的可解释性非常好），比如下面这个决策树2.基本决策树算法从上面可以看出来这个形式非常的简单，那么如何生成一颗决策树？

cunyan·2016-10-19 11:59

【机器学习】决策树（上）——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。

Feiyang_Lee·2016-08-28 21:42

决策树（Decision Tree）

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。以中国羽毛球队征战里约奥运为例，预测里约奥运会中国羽毛球队能斩获多少枚金牌。

flykinghg·2016-08-26 16:00

决策树（DT）

决策树(DecisionTree)决策树可用于分类也可用于回归。决策树是一个类似树结构的表示法，每个内部节点表示一个属性的测试，分支表示一个测试的输出，而叶节点就表示类或类的分布。

Apassionata·2016-08-18 18:09

决策树（DT）

决策树(DecisionTree)决策树可用于分类也可用于回归。决策树是一个类似树结构的表示法，每个内部节点表示一个属性的测试，分支表示一个测试的输出，而叶节点就表示类或类的分布。

Apassionata·2016-08-18 18:49

常用聚类算法

朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)Logistic回归(LogisticRegression,LR)决策树（DecisionTree,DT）支持向量机（SupportVectorMachine,SVM

aoeace·2016-08-05 14:41

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