针对当前很多资料对常用决策树归纳程度不够，且很多细节问题没有覆盖到的情况，本文尽量通过作者自己的理解进行了阐述，从自己对决策树认识加深的过程中提出问题并做出解答。 ...
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2020-03-11 10:57:11
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1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树（decision tree）？ 3. 熵（entropy）概念： 变量的不确定越大，熵也就越大。 4. 决策树归纳算法（ID3） 5. 其他算法及 ...
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2019-06-25 11:57:46
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分类技术主要的分类技术? 基于决策树的方法? 基于规则的方法? 基于实例的方法? 贝叶斯信念网络? 神经网络? 支持向量机分类的两个主要过程训练/学习过程预测/应用过程决策树归纳构建决策树的主要算法- Hunt （最早的决策树归纳算法之一)- CART （较为复杂，只适用于小规模数据的拟合）- ID... ...
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2017-07-15 19:54:57
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数据分类的两个阶段：学习阶段（构造分类模型）和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）。 决策树归纳 构造一颗树，从根到叶子节点的路径，该叶子节点就存放着该元组的预测类。 决策树分类器的构造不需要任何领域知识和参数设置，因此适合于探测式知识发现。决策树可以处...
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2015-03-15 18:06:31
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构建决策树的目的是对已有的数据进行分类，得到一个树状的分类规则，然后就可以拿这个规则对未知的数据进行分类预测。
决策树归纳是从有类标号的训练元祖中学习决策树。
决策树是一种类似于流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶结点）表示一个属性上的测试，每个分支代表该测试上的一个输出，而每个树叶结点（或终端结点）存放一个类标号。树的最顶层结点是根结点。一个典型的决策树如下图所示，...
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2014-12-31 11:24:56
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ID3使用信息增益作为属性选择度量。该度量基于香农在研究消息的值或”信息内容“的信息论方面的先驱工作。该结点N代表或存放分区D的元组。选择具有最高信息增益的属性作为结点N的分裂属性。该属性使结果分区中对元祖分类所需要的信息量最小，并反映这些分区中的最小随机性或”不纯性“。这种方法使得对一个对象分类所需要的期望测试数目最小，并确保找到一颗简单的（但不必是最简单的）树。...
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2014-12-31 11:22:42
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1.概述决策树归纳是从有类标号的训练元组中学习决策树。决策树是一种类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点（非叶子结点）表示在一个属性上的测试，每个分支代表该测试的一个输出，而每个树叶结点存放一个类的类标号。树的最顶层结点是根结点。有些决策树只能产生二叉树，而有些决策树可能产生非二叉树。决策树以自顶...
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2014-11-01 13:21:53
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学习是一个循序渐进的过程，我们首先来认识一下，什么是决策树。顾名思义，决策树就是拿来对一个事物做决策，作判断。那如何判断呢？凭什么判断呢？都是值得我们去思考的问题。请看以下两个简单例子：第一个例子现想象一个女孩的母亲要给自己家的闺女介绍男朋友，女孩儿通过对方的一些情况来考虑要不要去，于是有了下面的对...
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2014-07-16 19:28:14
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