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decisiontree
第二十九章 Decision Tree算法（上）
这一篇文章中，讨论一种被广泛使用的分类算法——决策树（
decisiontree
）。决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
H2016
·
2020-03-31 17:50
机器学习算法——决策树
决策树(
DecisionTree
）决策树是一个类似于流程图的树结构；其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层结点是根结点。
深思海数_willschang
·
2020-03-29 22:12
Machine Learning Notes-Decision Trees-Udacity
什么是
DecisionTree
？
DecisionTree
可以把Input映射到离散的Labels。对每个节点上的Attribute提问，取不同的Value走向不同的Children，最终得到结果。
不会停的蜗牛
·
2020-03-28 02:34
机器学习的算法-用最简单的例子理解
1、DT：决策树（
DecisionTree
）决策树，是树形结构，通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，简单来说就是每个分支进行一次Yes或No的选择，直到所有选择都进行完毕
alice_tl
·
2020-03-27 14:13
模型验证的常用“武器”—ROC和AUC
每次做完二值分类模型（eg：LogisticRegression,
DecisionTree
,NeuralNetworketc.）
peiyang
·
2020-03-23 23:03
xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度
但是用
DecisionTree
/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。
Ten_Minutes
·
2020-03-22 07:52
机器学习第六周笔记 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林
决策树
decisiontree
什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树）算法的核心问题该按什么样的次序来选择变量（属性）？最佳分离点（连续的情形）在哪儿？
cnzhanhao
·
2020-03-22 06:33
机器学习中分类和预测算法的评估
什么是决策树/判定树（
decisiontree
)?判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。
七月尾巴_葵花
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2020-03-16 22:54
《机器学习实战》第三章 决策树算法
决策树是什么：决策树（
DecisionTree
）是另一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据来构建决策树，并利用所构建的决策树对待分类数据进行高效的分类。决策树作为一种比k–近邻算法更加高效的分类
奔跑的怪兽
·
2020-03-16 08:39
决策树(Decision Tree)
1.决策树(
DecisionTree
)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。
不忘初心的女孩
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2020-03-14 13:10
机器学习集成学习与树家族汇总
本文会借助对集成学习（EnsembleLearning）的分析，对决策树（
DecisionTree
）、随机森林（RandomForest）、梯度提升树（GradientBoostedDecisionTree
二十四号
·
2020-03-14 10:36
数据挖掘入门系列教程（三点五）之决策树
决策树（
DecisionTree
）介绍
DecisionTree
是一类较
段小辉
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2020-03-14 00:00
画一棵树，用来决策
#决策树简介#决策树（
DecisionTree
）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。
程sir
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2020-03-11 05:53
Python-Passing a matplotlib figure to HTML (flask)
再尝试了R的rpart，scikit-learn的
decisiontree
之后，发现效果都跟业务要求有差距，因此决定自己用python3写决策树算法，因而很自然的用了matplotlib来做决策树的图像化
JxKing
·
2020-03-02 01:17
【machine learning】- 决策树(DTs)之Python实现 by Scikit-Learn
这学期AI课的最后一次assignment，老师要让大家实践一下
decisiontree
，而且“Youcanuseanyexistingmachinelearningtoolforthistask”，所以就有了我下面这篇文章
Jason_Yuan
·
2020-02-29 18:05
2016-06-01 今日收集
"常见机器学习算法实现代码(DeepLearningTutorials/PCA/kNN/logisticregression/ManifoldLearning/SVM/GMM/
DecisionTree
/
hzyido
·
2020-02-29 16:46
常用机器学习算法
决策树-参考：
decisionTree
（Python实现）http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45965463SVM支持向量机-参考：pluskid
此番风景
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2020-02-27 13:57
深度学习基础介绍_机器学习5_决策树算法
机器学习中分类和预测算法的评估：准确性速度强壮性可规模性可解释性决策树(
decisiontree
):决策树是类似流程图的树结构。
三江渔者
·
2020-02-26 01:36
[監督式]Decision tree(決策樹)
Decisiontree
(決策樹)決策樹可以分為回歸樹或分類樹，決策樹容易overfitting。常決策樹主要有三種實現，分別是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
RJ阿杰
·
2020-02-24 15:49
决策树(Decision tree,DT)算法笔记(一)-Python
也希望我的内容可以温暖、帮助同在学习路上的人们~正文开始~~再次申明：本文的理论知识来自PeterHarrington的《机器学习实战》和李航的《统计学习方法》，非常感谢这些优秀人物和优秀书籍决策树(
decisiontree
keepStriving
·
2020-02-20 13:30
使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注
ML算法很多，NaiveBayes朴素贝叶斯、
DecisionTree
决策树、SupportVectorMachine支持向量机、LogisticRegression逻辑回归、Conditional
demobin
·
2020-02-19 13:33
决策树算法及python实现
决策树算法是机器学习中的经典算法1.决策树(
decisiontree
)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测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
maxZhang
·
2020-02-17 18:38
Decision Tree 决策树
决策树(
decisiontree
)是一种基本的分类与回归方法。《统计机器学习》主要介绍了用于分类的决策树，《机器学习实战》主要介绍了回归树，两者结合能帮助很好地理解决策树。
DerekGrant
·
2020-02-16 04:02
机器学习
机器学习_决策树与信息熵
1.决策树 决策树(
DecisionTree
）是一种预测模型；它是通过一系列的判断达到决策的方法。
xieyan0811
·
2020-02-13 15:43
机器学习算法的优缺点
机器学习算法的优缺点机器学习算法的优缺点线性回归LinearRegression逻辑回归LogisticRegression朴素贝叶斯NaiveBayes最近领算法KNN决策树
DecisionTree
1
大维ios
·
2020-02-11 21:06
决策树与随机森林
决策树（
decisiontree
）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
井底蛙蛙呱呱呱
·
2020-02-08 10:07
Decision Tree
DecisionTree
就是属于边做学
冒绿光的盒子
·
2020-02-08 06:02
机器学习:Chapter4-5
Chapter4:决策树（
decisiontree
）whatisdecisiontree？
vickeex
·
2020-02-07 09:11
Random Forest
①AggregationModel随机森林还是没有脱离聚合模型这块，之前学过两个aggregationmodel，bagging和
decisiontree
，一个是边learning边uniform。
冒绿光的盒子
·
2020-02-06 14:46
Machine Learning in Action:Decision Tree
decisiontree
的算法可以读取数据集合，可以得到数据中所隐含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系列规则。
冒绿光的盒子
·
2020-02-01 19:31
training set, validation set, test set的区别
validationset:用来做modelselectiontestset:用来评估所选出来的model的实际性能我们知道，在做模型训练之前，我们必须选择所训练的模型的形式：线性模型(y=wx+b)或者非线性模型(SVM,
decisiontree
末日搭车指南
·
2020-01-18 05:00
基础算法 | 决策树(ID3、C4.5和CART决策树python实现)
决策树(
DecisionTree
)是一种基于规则的基础而又经典的分类与回归方法，其模型结构呈现树形结构，可认为是一组if-then规则的集合。决策树主要包含三个步骤：特征选择、决策树构建和决策树剪枝。
tianyunzqs
·
2020-01-09 13:04
《Effective Detection of Multimedia Protocol Tunneling using Machine Learning》译文（二）
正文之前紧接上文：《EffectiveDetectionofMultimediaProtocolTunnelingusingMachineLearning》译文（一）正文4
DecisionTree
-basedClassificationInthissection
张照博
·
2020-01-06 15:14
5决策树
0.机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行可规模性可解释性1.什么是决策树/判定树（
decisiontree
)?
huhu502
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2020-01-06 03:29
麻省理工学院计算机导论13:动态规划，重叠的子问题，最优子结构
（同样是将大问题分解为相同的小问题的思路，在这种思路的引导下，真的没有什么大问题不能被解决）2.
DecisionTree
穷举所有可能性，从所有局部方案中找出最优解。
wangyuan302
·
2020-01-05 05:05
决策树算法
决策树(
decisiontree
)是一种基本的分类与回归方法。
ghostdogss
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2020-01-03 08:53
【机器学习实战】第3章 决策树（Decision Tree）
第3章决策树决策树首页决策树概述决策树（
DecisionTree
）算法主要用来处理分类问题，是最经常使用的数据挖掘算法之一。
Joyyx
·
2020-01-01 21:06
朴素贝叶斯
贝叶斯分类器是一种基于统计的分类方法，用来预测诸如某个样本属于某个分类的概率有多大基于Bayes理论研究发现，Naïve(nave)BayesClassifier在性能上和
DecisionTree
、NeuralNetworkclassifiers
wyrgl
·
2019-12-31 12:12
数据可视化，Tableau中如何制作基础的Sankey Diagram?
SankeyDiagram，是指以下这种数据图：数据可视化对于该图的称呼莫衷一是：有直接根据象形定名它为“决策树”（
DecisionTree
）；或者根据线段的层级流动称之为“流程图/作业图”（FlowDiagram
小兎崽
·
2019-12-31 02:06
decision tree 笔记
xgboost等算法也是基于
decisiontree
。不过现在行业中已经很少用了。图片发自App1.关于entropy。经常会搞混这个概念。其实就是熵的混乱度。未知的“可能性”。
小乙集
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2019-12-29 17:11
决策树 Decision Tree
决策树
DecisionTree
一、学习决策树1、决策树模型2、学习算法二、特征选择1、香农熵2、信息增益3、划分数据集三、决策树的生成1、ID3算法2、C4.5算法四、决策树的拟合度优化1、欠拟合和过拟合
晓海xhl
·
2019-12-29 12:40
机器学习
机器学习
机器学习笔记：决策树（Decision Tree）
一、介绍决策树（
DecisionTree
）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），其中每个非叶节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
黑羊的皇冠
·
2019-12-28 16:01
如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？
【嵌牛导读】：决策树(
DecisionTree
）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一
不是余玥
·
2019-12-26 02:48
决策树和随机森林（Part1）
决策树（
decisiontree
）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
阿圆的一亩三分地
·
2019-12-24 22:52
机器学习之决策树
一、什么是决策树相关名词信息熵信息增益和信息增益率剪枝、预剪枝和后剪枝过拟合根节点和叶节点（关于这些名词涉及的具体算法本文不会多谈，详情请参阅周志华先生的《机器学习》）1.1决策树简介决策树（
decisiontree
焰雨追虹
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2019-12-23 15:43
决策树算法
1.什么是决策树/判定树（
decisiontree
)?判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。
foochane
·
2019-12-22 02:48
深度学习——麦子学院（2）20161216
两节课课件：file:///D:/Downloads/机器学习与深度学习/(PartOne)深度学习基础/课件/3.1决策树(
decisiontree
)算法.htmlfile:///D:/Downloads
无两
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2019-12-21 16:37
机器学习(二):决策树原理及代码实现
决策树(
DecisionTree
,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。
没才艺的华哥
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2019-12-16 21:40
曼孚科技：AI领域9种常见的监督学习算法
2.决策树(
DecisionTree
)决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树通常
曼孚科技
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2019-12-12 00:44
人工智能
机器学习
XGBoost算法
吴恩达的机器学习视频已经不能满足我了，断断续续又学了一些其他常见的机器学习算法，这里整理出来决策树决策树(
DecisionTree
）是在已知各种情况发生概率的上，通过构成决策树来求取净现值的)值大于等于零的概率
机智的神棍酱
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2019-12-07 18:56
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