DecisionTrees

关于决策树模型，你需要知道的｜从ID3到XGBoost

引子：决策树模型（DecisionTrees，DTs）是一种非参监督式学习模型。它既可以应用于分类问题，也可以应用于回归问题。
joyceye·2020-04-11 02:21

机器学习 vs 深度学习到底有啥区别？

例如：Find-S决策树（Decisiontrees）随机森林（Randomforests）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）通常，有3类学习算法：监督机器学习算法进行预测
Moweek·2020-04-04 03:49

python实现c4.5/Id3自我练习

importnumpyasnpclassDecisionTree:"""决策树使用方法：-生成实例：clf=DecisionTrees().参数mode可选，ID3或C4.5，默认C4.5-训练，调用fit
007563dfa4eb·2020-03-16 03:10

sklearn包中决策树算法的使用

资料链接：https://scikit-learn.org/dev/modules/tree.html决策树DecisionTrees是一种用于分类和回归（classificationandregression
Shannon333·2019-09-17 16:52

各种分类算法比较

1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
dulingtingzi·2019-09-03 22:35

现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s 请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluate

现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluatem=['decisiontrees','svm'
RorZoro·2019-06-18 19:56

分类算法简介

1决策树（DecisionTrees）的优缺点优点：决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
lijfrank·2019-06-06 22:36

sklearn源码解读：1.10 Decision Trees & 1.11 Ensemble methods

本文讨论sklearn源码中的树模型，其中包括DecisionTrees与Ensemblemethods两篇，源码文件夹在sklearn/tree与sklearn/ensemble下。
Rrui_739·2019-05-30 14:14

学习DecisionTrees

本周比较忙碌，遇上节假日回家，本周学习任务原先还有朴素贝叶斯模块，但是没有完成，下周抓紧补上。好在之前接触过，现在的学习更加偏重原理性，所以有难度，但目前还可以接受。简单回顾一下本周的学习内容：1、学习了计算机在推荐方案上的思考模式recommendingappsdecissiontree2、Entropy熵和计算公式123、ImformationGain信息增益下面三种分割方法中，那种方法会使我
_mora·2018-12-30 10:07

机器学习算法深度总结(6)-决策树

DecisionTrees(DTs)是一种用来classification和regression的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。
婉妃·2018-10-08 13:48

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》读书笔记 第六章 决策树

第六章决策树CHAPTER6DecisionTrees和支持向量机一样，决策树是一种多功能机器学习算法，即可以执行分类任务也可以执行回归任务，甚至包括多输出（multioutput）任务.决策树也是随机森林的基本组成部分
justry24·2018-06-26 17:26

spark mllib之分类和回归

ProblemTypeSupportedMethods二分类:线性SVM(inearSVMs,),罗辑回归(logisticregression),决策树(decisiontrees),随机森林(randomforests
chuwanfei·2017-07-06 14:44

机器学习|决策树分类与python实现

CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成——随机森林5.Sklearn构造决策树a)数据包介绍b)5行代码构造决策树c)参数简介1.决策树简介决策树概念：决策树(DecisionTrees
最会设计的科研狗·2017-06-14 19:55

sklearn文档 — 1.10. 决策树

原文章为scikit-learn中"用户指南"-->"监督学习的第十节：DecisionTrees"######决策树(DecisionTrees，DTs)是一组用于分类和回归的无参监督学习。
HabileBadger·2017-05-19 17:33

文本分类的算法总结

一、决策树（DecisionTrees）优点：1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
勿在浮沙筑高台LS·2017-04-25 09:29

各种分类算法优缺点比较

文章转自：http://bbs.pinggu.org/thread-2604496-1-1.html1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义
a1b2c3d4123456·2016-06-05 16:00

各种分类算法比较

1.决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
dajunxing·2016-04-11 11:01

各种分类算法比较

1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、        决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
星空守望者--jkmiao·2016-01-13 21:00

scikit-learn学习 - 决策树

1.10.DecisionTrees决策树（DecisionTrees，DTs）是一种无监督的学习方法，用于分类和回归。它对数据中蕴含的决策规则建模，以预测目标变量的值。
zhaoxianyu·2015-12-24 12:00

机器学习复习——各类算法优缺点总结

算法优点缺点决策树（DecisionTrees）1.  易于理解和解释;2.  数据的准备简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。3.  
renyp8799·2015-11-11 18:00

海量数据挖掘MMDS week6: 决策树Decision Trees

pipisorry/article/details/49445465海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记大规模机器学习之决策树DecisionTrees
-柚子皮-·2015-10-27 10:42

海量数据挖掘MMDS week6: 决策树Decision Trees

pipisorry/article/details/49445465海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskovec courses学习笔记大规模机器学习之决策树DecisionTrees
pipisorry·2015-10-27 10:00

各种分类算法比较（转）

1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、        决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
lishuiwang·2015-08-28 17:00

Machine Learning---决策树

MachineLearning---决策树引言决策树(DecisionTrees)，一个非常经典的监督式学习案例。
jiachangbin1989·2015-06-30 09:00

文本分类常用算法比较

一、决策树（DecisionTrees）优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 
renyp8799·2015-04-03 16:00

各种分类算法比较

1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
jimeshui·2014-09-27 01:41

数据挖掘--分类算法的优缺点

1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
奋斗的鱼·2014-08-19 11:05

Machine Learning---决策树

MachineLearning---决策树引言决策树(DecisionTrees)，一个非常经典的监督式学习案例。
心希盼·2013-01-28 20:38

Machine Learning---决策树

MachineLearning---决策树引言决策树(DecisionTrees)，一个非常经典的监督式学习案例。
Stan1989·2013-01-28 20:00

DM功能

associationrules）3分类和预测：   分类是利用分类模型对未知数据的归属和类别进行识别，分类模型通过分类挖掘算法从训练样本集合中得到，分类模型的表示方法有：分类规则(if-then)、决策树（decisiontrees
yucan1001·2012-04-08 17:00

Decision Trees, 一个极好的教程与例子

地址是： http://webdocs.cs.ualberta.ca/~aixplore/learning/DecisionTrees/
hittoku·2012-02-08 14:37

8.4 组合数据和行为

在本节中，我们将使用决策树（decisiontrees）实现算法，还要探讨更有趣的F#数据结构的声明。
hadstj·2011-06-30 16:48
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