Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
前言： 决策树是一种经典的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分，构建一系列的决策规则，从而生成一个树状结构。在决策树中，每个内部节点表示对输入特征的一个测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点表示一个类别或输出值。 决策树的发展历史可以追溯到20...
[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
17 机器学习 - 决策树分类算法原理
1. 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用2. 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有...
机器学习回归决策树算法
1 原理概述前面已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也可以分为两大类型：分类决策树和回归决策树。前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题：如何选择划分点&#...
机器学习决策树算法和分类原理 2
2.3 划分依据二 ：信息增益率2.3.1 概念在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为 0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其信息增益为0.9182. ...
机器学习决策树算法和分类原理 1
1 决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结...
机器学习 -决策树算法中子数据集的划分
决策树算法中子数据集的划分Note： 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与P...
机器学习实战_初识决策树算法_理解其python代码（一）
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的Tree决策树 project源码,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842（一）计算给定数据集的香农熵（个人理解为计算给定信息集纯度的一种数学计算指标）：from...
【机器学习】GBM和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？
RF采用bagging技术做出预测；GBM采用boosting技术做出预测bagging技术，数据集采用bootstrap随机采样的方法被划分为n个样本，对多棵树的结果进行加权或者取平均；boosting在第一轮预测之后，增加分类出错的样本权重，减小错误率高的基学习器（树）的权重&#x...
【机器学习】集成学习（Boosting）——梯度提升树（GBDT）算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言之前我们使用Boosting模型讲解了AdaBoost算法模型的原理，采用加法模型和向前分步算法，它是采用了很多个基学习器按照一定权重进行线性组合。f M ( x ) =...
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