CART树 CART树与上一篇文章提到的ID3、C4.5的区别在于： （1）CART树只能够生成2个结点，即CART树是一棵二叉决策树，而后两者在进行划分时可以根据特征值的种类生成2个以上的结点。 （2）CART分类树的划分依据是基尼指数（Gini index）最小化准则，而后两者是根据熵的最小化准 ...
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2018-05-18 13:57:57
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1、Adaboost算法原理，优缺点： 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。 Adaboost算法可以简述为三个步骤： （1）首先 ...
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2018-05-06 12:13:01
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1. 概念决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。直观看上去，决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图
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2018-04-16 21:58:19
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1、介绍 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象/分类，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 输入：一组对象属性 输 ...
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2018-03-04 17:11:58
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提升树： 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以 ...
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2017-12-24 18:40:38
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2017年12月11日09:59:15 因为工作需要把原来的bootstrap-treeview做了一些小改动，方便后台开发人员使用 最终效果，看起来还行，但是其实不是特别友好对用户来说，但是对开发者人员来说足够了 新增加属性 ，此方法一定要配置css调控按钮位置 你可以参照此方法，新增自己需要定义 ...
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2017-12-11 11:20:00
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CART树： 该树的生成就是递归的构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用gini指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 （1）回归树 假设X和Y分别为输入和输出变量，Y为连续变量，给定数据集D＝{(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)} 假设输入空间划分为M ...
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2017-12-04 20:35:02
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功能： 1.获取结点 2.增加结点 3.修改名字 4.获取分类ID 5.递归子结点ID 掌握： 1.如何设计及封装无限层级的树状数据结构 2.递归算法的设计思想 3.如何处理复杂对象的排重 4.重写hashcode和equal的注意思想 ...
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2017-11-11 17:52:03
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from www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28 本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breim ...
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2017-10-28 14:37:30
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决策树内容来至于《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教！ 本卷的大纲为 1 CART 算法 1.1 CART 回归树 1.2 CART 分类树 2 CART 剪枝 3 总结 1 CART算法 CART分类与回 ...
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2017-10-09 21:06:19
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