CART和C4.5决策树有什么区别？1.C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-28 11:13:15
阅读次数：
222
树的判定时间限制：1000ms | 内存限制：65535KB难度：4描写叙述A tree is a well-known data structure that is either empty (null, void, nothing) or is a set of one or more node...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-27 11:17:19
阅读次数：
106
人工智能在今年是一个非常火的方向，当然了，不仅仅是今年，它一直火了很多年，有关人工智能的一些算法层出不穷。人工智能在很多领域都有应用，就拿我熟悉的游戏领域来说吧，一些寻路算法，比如说A*算法（我的《十日驱鬼记》就曾经使用了A*算法进行寻路），还有一些高级的算法，比如说决策树等，都在游戏中得以了广泛的应用。我目前想制作的项目和人工智能也有一定的关系，因此，我这个月开始学习搭建一些简单的人工智能框架。...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-25 00:10:01
阅读次数：
197
在学习决策树学习之前，我想先问问几个问题，以便好好梳理思路。1. 决策树是什么？干啥用的？决策树学习又是什么？2. 信息增益，纯度，熵是什么？在决策树中是干啥用的？3. 构建一个决策树包含哪几个步骤？如何构建？回答：1. 决策树是一棵用来进行决策的树（哈哈，有点在说废话的赶脚）。一旦决策树生成，往里...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-24 00:38:21
阅读次数：
259
在看机器学习实战时候，到第三章的对决策树画图的时候，有一段递归函数怎么都看不懂，因为以后想选这个方向为自己的职业导向，抱着精看的态度，对这本树进行地毯式扫描，所以就没跳过，一直卡了一天多，才差不多搞懂，才对那个函数中的plotTree.xOff的取值，以及计算cntrPt的方法搞懂，相信也有人和我一...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-23 20:06:24
阅读次数：
210
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-23 00:54:23
阅读次数：
1514
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neural Networks: An Ove....
分类：
系统相关 时间：
2015-06-21 18:26:21
阅读次数：
382
Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低摘要：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的分类技术。【编者按】针对Quora上的一...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-20 16:57:48
阅读次数：
196
本实验的目的是学习和掌握分类回归树(CART)算法。CART提供一种通用的树生长框架，它可以实例化为各种各样不同的判定树。CART算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。在MATLAB平台上编写程序，实现了非剪枝完全二叉树的创建、应用以及近似剪枝操作。...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-19 20:19:39
阅读次数：
1244
人工智能课的实验。数据结构：多叉树这个实验我写了好久，开始的时候从数据的读入和表示入手，写到递归建树的部分时遇到了瓶颈，更新样例集和属性集的办法过于繁琐；于是参考网上的代码后重新写，建立决策树类，把属性集、样例集作为数据成员加入类中，并设立访问数组，这样每次更新属性集、样例集时只是标记访问数组的对应...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-17 00:34:02
阅读次数：
174
