- 文章目录 一、 数据挖掘特点二、 数据挖掘组件化思想三、 决策树模型1、 决策树模型创建2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 1 . 用于挖掘的数数据源 必须... 文章目录 一、 数据挖掘特点二、 数据挖掘组件化思想三、 决策树模型1、 决策树模型创建2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 1 . 用于挖掘的数数据源 必须...
- Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法,可以用来做分类,聚类,回归,和生存分析,这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest(随机森林)算法是通过训练多个决策树,生成模型,然后综合利用多个决策树进行... Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法,可以用来做分类,聚类,回归,和生存分析,这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest(随机森林)算法是通过训练多个决策树,生成模型,然后综合利用多个决策树进行...
- 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比较简单,而且准确率较高。国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数... 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比较简单,而且准确率较高。国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数...
- 一.引入 决策树基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西,其决策过程和平时我们的思维很相似,所以非常好理解,同时有一堆信息论的东西在里面,也算是一个入门应用,决策树也有回归和分类,但一般来说我们主要讲的是分类,方便理解嘛。 虽然说这是一个很简单的算法,但其实现其实还是有些烦人,因为其feature既有离散的,也有连续的,实现的时候要... 一.引入 决策树基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西,其决策过程和平时我们的思维很相似,所以非常好理解,同时有一堆信息论的东西在里面,也算是一个入门应用,决策树也有回归和分类,但一般来说我们主要讲的是分类,方便理解嘛。 虽然说这是一个很简单的算法,但其实现其实还是有些烦人,因为其feature既有离散的,也有连续的,实现的时候要...
- 1.背景 接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益,我们按照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 (二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的) ... 1.背景 接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益,我们按照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 (二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的) ...
- 在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识,自己也学习很多,就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下,以备以后自己回头看,看别人总还是比不上自己写点,及时有些不懂或者是没有必要。 定义:分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别... 在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识,自己也学习很多,就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下,以备以后自己回头看,看别人总还是比不上自己写点,及时有些不懂或者是没有必要。 定义:分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别...
- 博主说明: 1、原文献非最新文章,只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣,便把原文细看了下, 翻译过程中,有参考一些网友翻译的文章,但个人认为,阐述皆不够精准,且都是泛泛而谈, 故此,做了此份翻译,希望,为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时,也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文... 博主说明: 1、原文献非最新文章,只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣,便把原文细看了下, 翻译过程中,有参考一些网友翻译的文章,但个人认为,阐述皆不够精准,且都是泛泛而谈, 故此,做了此份翻译,希望,为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时,也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文...
- 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。  ... 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。  ...
- 在众多分类算法中,决策树作为一种基于有监督学习的层次模型被大量使用,其有一种其他算法难以比拟的优点:可解释性强——通过将学习到的决策树可以很轻易的转换成“如果…那么”形式的规则。但决策树规则的建立依赖于树... 在众多分类算法中,决策树作为一种基于有监督学习的层次模型被大量使用,其有一种其他算法难以比拟的优点:可解释性强——通过将学习到的决策树可以很轻易的转换成“如果…那么”形式的规则。但决策树规则的建立依赖于树...
- 从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 ... 从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 ...
- 4.1 概述 决策树——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。 决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 4.2 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... 4.1 概述 决策树——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。 决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 4.2 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...
- 文章目录 一、问题二、解决方法 一、问题 在学习机器学习决策树算法时,想把决策树算法生成的模型使用画图的方式展示出来,遇到如下图的报错: 这是因为没有安装GraphViz’s exec... 文章目录 一、问题二、解决方法 一、问题 在学习机器学习决策树算法时,想把决策树算法生成的模型使用画图的方式展示出来,遇到如下图的报错: 这是因为没有安装GraphViz’s exec...
- 决策树缺失值处理和剪枝 缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为: 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征?我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值... 决策树缺失值处理和剪枝 缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为: 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征?我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值...
- 一、决策树 所谓决策树,就是自顶而下树形的结构,每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程 好处:结构清晰,模仿人类思考的流程。 以下为某商品经过推销后,收集回来的客户信息,包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性,最后一列代表该客户买没买。 1.用树状的结构表示上面的信息表... 一、决策树 所谓决策树,就是自顶而下树形的结构,每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程 好处:结构清晰,模仿人类思考的流程。 以下为某商品经过推销后,收集回来的客户信息,包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性,最后一列代表该客户买没买。 1.用树状的结构表示上面的信息表...
- 前言 决策树方法在分类,预测,规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构,它的每一个叶节点对应着一个分类,非叶结点对应着属性上的划分,根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点,多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题,从已知类标... 前言 决策树方法在分类,预测,规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构,它的每一个叶节点对应着一个分类,非叶结点对应着属性上的划分,根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点,多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题,从已知类标...
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