概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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决策树的理解 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，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果。 决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Lea ...
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2020-05-05 20:09:36
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基本流程 决策树是通过分次判断样本属性来进行划分样本类别的机器学习模型。每个树的结点选择一个最优属性来进行样本的分流，最终将样本类别划分出来。 决策树的关键就是分流时最优属性$a$的选择。使用所谓信息增益$Gain(D,a)$来判别不同属性的划分性能，即划分前样本类别的信息熵，减去划分后样本类别的平 ...
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2020-04-30 21:26:13
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梯度提升树(GBDT)的全称是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT还有很多的简称，例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting )，GBRT(Gradient Boosting Regressi ...
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2020-04-13 00:29:22
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动态规划在计算机中是一个比较玄学的算法，有的人可能看很久都很疑惑这到底是怎么回事，但是一旦理解了，上手就非常容易了。 算法描述 （以下内容来自百度百科）动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪5 ...
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2020-04-11 00:21:44
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看看博主最近做的一个房地产项目的数据可视化仪表板：http://192.168.0.5:37799/webroot/decision/v5/design/report/share/cf8221cf8ad64212bc8a0eaaa716d131?link=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJyZXBvcnRJZCI6ImNmODIyMWNmOGFkNjQyMTJiYzhhMGVhYWE
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2020-04-10 11:59:18
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数据挖掘 决策树 Decision tree [toc] 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 决策树是一种典型的分类方法 首先对数据进行处理 ， 利用归纳算法 生成 可读的规则和决策树 ，然后使用决策对新数据进行分析 例：根据外面环境决定是否外出，构建决策树，利用条件进行判 ...
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2020-04-04 11:46:10
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一、数据仓库的概念: 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的 ...
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2020-03-31 14:45:16
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Leveraging V-Wires Bridge two physical connections and apply security Policies without influencing any routing decision(transparent Firewall inspectio ...
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2020-03-15 09:57:07
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一、基本概念 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。 GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。 弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。 每一轮预测和实际值有残差，下 ...
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2020-03-12 17:13:44
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