- 文章目录 致谢 7 决策树7.1 认识决策树7.2 决策树原理7.3 信息论7.3.1 信息熵7.3.1.1 熵7.3.1.2 信息7.3.1.3 信息熵 7.3.2 信息增益 ... 文章目录 致谢 7 决策树7.1 认识决策树7.2 决策树原理7.3 信息论7.3.1 信息熵7.3.1.1 熵7.3.1.2 信息7.3.1.3 信息熵 7.3.2 信息增益 ...
- 要求 要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。 训练集和测试集可以自由定义，另外需要对温度和湿度进行概化，将数值变为概括性... 要求 要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。 训练集和测试集可以自由定义，另外需要对温度和湿度进行概化，将数值变为概括性...
- 前言 决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记（二十五）决策树 介绍过，本篇博文不注重相关数学原理，主要注重使用sklearn实现分类树的效果。 参考课程见【... 前言 决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记（二十五）决策树 介绍过，本篇博文不注重相关数学原理，主要注重使用sklearn实现分类树的效果。 参考课程见【...
- 文章目录 一、什么是决策树？ 二、决策树学习的 3 个步骤 2.1 特征选择 2.2 决策树生成 2... 文章目录 一、什么是决策树？ 二、决策树学习的 3 个步骤 2.1 特征选择 2.2 决策树生成 2...
- 再数学建模学习（72）这一篇，我们尝试过用隔离森林对大量数据集的异常值检测，这一篇我们简单的来学习使用它，如果你那一篇没看懂，可以先看这一篇，可能会轻松很多。 隔离森林介绍 隔离森林是一种用于异常值检... 再数学建模学习（72）这一篇，我们尝试过用隔离森林对大量数据集的异常值检测，这一篇我们简单的来学习使用它，如果你那一篇没看懂，可以先看这一篇，可能会轻松很多。 隔离森林介绍 隔离森林是一种用于异常值检...
- 文章目录 文章参考ID3决策树1、测试数据集2、信息熵3、信息增益4、决策树的构建5、使用决策树进行决策6、决策树源码7、决策树可视化 未来可期 文章参考 https:/... 文章目录 文章参考ID3决策树1、测试数据集2、信息熵3、信息增益4、决策树的构建5、使用决策树进行决策6、决策树源码7、决策树可视化 未来可期 文章参考 https:/...
- 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【数据建模】基于matlab模糊二元决策树【含Matlab源码 038期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信... 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【数据建模】基于matlab模糊二元决策树【含Matlab源码 038期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信...
- 决策树回归 首先采用rpart包的rpart函数训练决策树模型，需要指定公式、数据集，将模型设定为回归模型，也就是将method设定为anova，最后是控制参数，主要是一些控制决策树生长的预剪枝参数，包括设定树的深度、叶子节点样本量、复杂度参数等，具体可以查阅函数帮助文档。 其次输出前述模型的结果，即初始树，同时输出复杂度相关表... 决策树回归 首先采用rpart包的rpart函数训练决策树模型，需要指定公式、数据集，将模型设定为回归模型，也就是将method设定为anova，最后是控制参数，主要是一些控制决策树生长的预剪枝参数，包括设定树的深度、叶子节点样本量、复杂度参数等，具体可以查阅函数帮助文档。 其次输出前述模型的结果，即初始树，同时输出复杂度相关表...
- 📢📢📢📣📣📣 🌻🌻🌻Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，多多关照😜😜😜 🏅🏅🏅Python领域优质创作者，欢迎大家找我合作学习（文末有... 📢📢📢📣📣📣 🌻🌻🌻Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，多多关照😜😜😜 🏅🏅🏅Python领域优质创作者，欢迎大家找我合作学习（文末有...
- 机器学习经典十大算法 机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如N... 机器学习经典十大算法 机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如N...
- 随机森林简介 随机森林是机器学习一种常用的方法。它是以决策树为基础，用随机的方式排列建立的，森林里每个决策树之间都是没有关联的。 在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林可以用来进行无... 随机森林简介 随机森林是机器学习一种常用的方法。它是以决策树为基础，用随机的方式排列建立的，森林里每个决策树之间都是没有关联的。 在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林可以用来进行无...
- 框架搭建前，先来列几本书提供的框架（目录）。 大致翻了以上几本的感受就是，《数据挖掘导论》的介绍方式跟其他几本书不太一样，总感觉《数据挖掘导论》不好读懂在说什么。。。可能是自己的基础不够？再或许，英文原版会更思路清晰一些？ 下面是自己搭建的框架。 决策... 框架搭建前，先来列几本书提供的框架（目录）。 大致翻了以上几本的感受就是，《数据挖掘导论》的介绍方式跟其他几本书不太一样，总感觉《数据挖掘导论》不好读懂在说什么。。。可能是自己的基础不够？再或许，英文原版会更思路清晰一些？ 下面是自己搭建的框架。 决策...
- 目录 预备知识 解决分类问题的一般方法 决策树归纳 决策树的工作原理 如何建立决策树 表示属性测试条件的方法 选择最佳划分的度量【需要反复看】 决策树归纳算法 例子：Web机器人检测 决策树归纳的特点 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。本章介绍分类的基本概年，讨论诸如模型... 目录 预备知识 解决分类问题的一般方法 决策树归纳 决策树的工作原理 如何建立决策树 表示属性测试条件的方法 选择最佳划分的度量【需要反复看】 决策树归纳算法 例子：Web机器人检测 决策树归纳的特点 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。本章介绍分类的基本概年，讨论诸如模型...
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