决策树<Decision Tree>是一种预測模型，它由决策节点，分支和叶节点三个部分组成。决策节点代表一个样本測试，通常代表待分类样本的某个属性，在该属性上的不同測试结果代表一个分支；分支表示某个决策节点的不同取值。每一个叶节点代表一种可能的分类结果。 使用训练集对决策树算法进行训练，得到一个决策 ...
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2017-06-26 21:22:20
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。其表示的树型结构，能够觉得是if-else规则的集合。基本的长处是分类可读性好，速度快。一般会有三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两类：内部结点（ ...
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2017-06-23 22:10:14
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谈到游戏AI，很明显智能体拥有的知识条目越多，便显得更智能，但维护庞大数量的知识条目是个噩梦：使用有限状态机(FSM)，分层有限状态机(HFSM)，决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意。 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧。 虽说Next ...
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2017-06-17 13:10:10
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机器学习(MachineLearning)介绍与决策树(DecisionTree)机器学习入门系列是个人学习过程中的一些记录与心得。其主要以要点形式呈现，简洁明了。1.什么是机器学习？一个比较概括的理解是:根据现有的数据，预测未来2.核心思想：Generalization可以理解为，归纳、概括。就像是人的..
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2017-06-05 14:21:00
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# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics i ...
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2017-05-23 16:31:47
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SparkMLlib分类算法之决策树学习 （一） 决策树的基本概念 决策树(Decision Tree）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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的 ...
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2017-05-21 12:53:29
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机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。 所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者 ...
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2017-05-09 01:01:50
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介绍 我们有一些历史数据： record id\attributes 根据这些数据，我们想回答： If we got a record 4, that is 'a1,b1,c2', is record4 Good or Bad? 解决方法 我们要分别考量record4的三个属性的先验(Priori) ...
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2017-05-07 23:16:58
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http://www.cnblogs.com/ywqu/archive/2009/12/14/1624082.html 10、分支与合并（Decision and Merge Nodes）分支与合并用菱形表示 11、分叉与汇合（Fork and Join Nodes） 分为水平风向和垂直方向。 14 ...
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2017-04-25 21:20:22
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（二）Maximum margin hyperplane for linearly separable classes （线性可分的数据的最大间隔分类器） 接上文，假设SVM分类器是由两种线性可分的数据集训练而成，其决定函数(decision function)为： (2.1) 其中为定义该超平面的 ...
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2017-04-19 10:22:43
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