代码地址 https://coding.net/u/mich/p/easytry/git/tree/master/src/com/ml 目录结构 decision目录下主要为决策树的相关接口及entity，id3目录下为实现类以及相关测试 测试 测试训练数据 训练结果 解释一下，如下图 测试数据 测 ...
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2017-09-10 14:21:52
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构建决策树需要解决的第一个问题就是：当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。 下面的例子使用的是ID3算法解决上面的问题，对数据进行分类。 计算给定数据集的香农熵 下面是例子中用到的数据集，相对简单，但已经满足要求。 按照给定特征划分数据集 遍历整个数据集，循环计算香农熵，找到最好的特征划 ...
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2017-09-09 21:39:10
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决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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【数据挖掘】分类之decision tree、 1. ID3 算法 ID3 算法是一种典型的决策树（decision tree）算法，C4.5, CART都是在其基础上发展而来。决策树的叶子节点表示类标号，非叶子节点作为属性测试条件。从树的根节点开始，将测试条件用于检验记录，根据测试结果选择恰当的分 ...
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2017-08-09 17:26:49
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一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完 ...
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2017-08-07 22:18:06
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大数据时代 数据挖掘十大经典算法 不不过选中的十大算法，事实上參加评选的18种算法。实际上随便拿出一种来都能够称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在 ...
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2017-08-04 20:41:21
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点： 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值 ...
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2017-07-01 18:16:14
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决策树 ID3算法 决策树： 以天气数据库的训练数据为例。 Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny 85 85 FALSE no sunny 80 90 TRUE no overcast 83 86 FALSE yes rainy 70 ...
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2017-06-04 13:41:42
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SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。 2 ID ...
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2017-05-24 17:07:43
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ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)。那信息熵定义为： 通常以2为底数。所以信息熵的单位是bit。 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归 ...
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2017-05-06 19:56:39
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