decisiontree

《统计学习方法》—— 5.决策树（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码见github：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）5.决策树决策树（decisiontree
Chris_zhangrx·2018-12-25 19:48

独家| 一文读懂决策树的解释和Python代码实现（附Python代码及详细注释）

1、决策树基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。下图所示为
DL&CV_study·2018-12-23 12:33

独家| 一文读懂决策树（超详细原理）

1、决策树基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。
DL&CV_study·2018-12-18 00:00

决策树（Decision Tree）

  决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
殉道者之花火·2018-12-07 10:39

算法一：决策树（Decision Tree）

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。
键盘哥·2018-12-02 15:47

决策树与随机森林Adaboost算法

决策树与随机森林一.决策树决策树(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。
老菜啦·2018-11-30 12:18

机器学习--决策树

一.决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。
YCzhao·2018-11-11 12:08

【机器学习实战】决策树

一.决策树简介决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
好好做人认真做事·2018-11-08 17:53

ML - 决策树(decision tree)

机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行（数据中有噪音或有一些值缺失时是否表现良好）可规模性可解释性什么是决策树/判定树（decisiontree)?
leo567·2018-11-06 11:43

机器学习算法 —— 决策树

一、简介  决策树，英文名为DecisionTree，是一种有监督分类算法。在决策树算法中，需要先构建一个树形结构，其中每个结点都代表某一特征值的一种结果，故命名为决策树。
SoCalledHBY·2018-10-22 22:07

Gradient boosted decision tree

1.AdboostdecisiontreeGradientboosteddecision就是将Adaboost和decisionTree结合起来的算法。
SilenceHell·2018-10-11 22:34

随机森林

以上是基本的RF，首先利用bagging获取不同的资料，然后对不同的资料使用decisiontree，最后对decisiontree的结果进行公平的投票。
SilenceHell·2018-10-11 13:47

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十二）集成学习（Ensemble）

2.DecisionTree（复习Review）我们复习上一节的决策树的概念。我们一起做一个有意思的实验，用决策树画出漫画人物当单棵决策树的深度
人工智能插班生·2018-10-02 22:51

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十）决策树1（Decision Tree）

决策树1（DecisionTree基础概念）每个内部节点对应于某个属性上的测试每个分支对应于测试的可能结果每个叶节点对应于一个预测的可能结果主要有：学习过程、预测过程两部分组成学习过程：主要是对样本分析来划分属性
人工智能插班生·2018-09-29 09:30

决策树—ID3、C4.5、CART

、决策树模型与学习1、决策树模型2、决策树学习二、特征选择1、信息增益2、信息增益率三、决策树的生成1、ID3算法2、C4.5算法3、CART算法四、决策树停止分裂的条件五、连续值和损失值处理决策树（decisiontree
choven_meng·2018-09-28 15:04

决策树Decision Tree原理与实现技巧

决策树决策树（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。
敲代码的quant·2018-09-06 19:02

机器学习从公理到算法

ML算法模型简单总结一下在学习的过程中对MachineLearning算法模型理解：决策树(decisiontree)详解集成算法(Bagging，随机森林)集成算法(AdaBoost基本原理)Boosting
丿回到火星去·2018-09-04 16:16

python3机器学习实战之decisionTree大坑

入了机器学习的大坑之后，最近跟着《机器学习实战》学到决策树我用的jupyter代码敲到creatTree卡住了。返回检查前面的代码，函数一个一个的查，最后得出结论，没问题啊!!!可是问题还是没有解决报错原因如上，我实在是按书上的敲的，奈何就是进行不下去，之后在网上找了一大堆这一章的代码copy还是不行，这特么是怎么了？？之后我想我把代码贴到pycharm中，找错误应该好找些，然后我把代码贴到pyc
Fengyutianqing·2018-08-29 10:52

【ML】随机森林（Random Forest）

Intro随机森林，Random地构造许多Decisiontree,形成一个forest。Forest中的decisiontree共同vote决定最终输出。
鹅城惊喜师爷·2018-08-24 10:27

机器学习总结（一）——主要算法

分类——1、逻辑回归（LogisterRegression）；2、决策树（DecisionTree）3、K近邻（KNN）；4、朴素贝叶斯（Nai
MonkyK·2018-08-19 19:58

Pyhthon3《机器学习实战》学习笔记二：决策树

一决策树概述决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。书中只讨论用于分类的决策树。 
abc_138·2018-08-06 00:00

决策树算法及python实现

下文只是对决策树的一个简要介绍，详细介绍：经典机器学习系列之【决策树详解】1.什么是决策树/判定树（DecisionTree）?
小小何先生·2018-08-05 18:23

机器学习-利用信息熵来学习如果分辨好西瓜

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种图解法。
东东oyey·2018-08-03 00:22

应用决策树算法进行股票财务特征分析

决策树（DecisionTree）算法是是最经常使用的数据挖掘算法之一。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。
坐怀不乱吗·2018-07-29 00:00

决策树（Decision Tree）

一、简介  决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。本章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。
lx青萍之末·2018-07-27 15:09

第五章 统计学习方法-决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。本章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。
M_Learning·2018-07-23 11:45

sklearn BaggingRegressor参数解释

None代表默认是DecisionTree，Object可以指定基估计器（baseestimator）。n_estimators：int,optional(default=10)。
genghaihua·2018-07-22 17:25

随机森林（Random Forests）介绍

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。常见的决策树算法有C4.5、ID3和CART。
daydayup_668819·2018-07-17 16:36

机器学习算法精要

常见算法有：回归（Regression）、决策树（DecisionTree）、随机森林（Random
qq_26895463·2018-07-11 15:13

决策树算法——机器学习（理论+图解+python代码）

一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树六、房价数据集的决策树算法python实现一、基本流程决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习算法，它是基于树结构来进行决策的
风弦鹤·2018-07-09 22:34

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),ID3算法，C4.5算法及python实现

算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree
不晓得X·2018-06-27 09:23

Python决策树之基于信息增益的特征选择示例

分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decisiontree)分类算法中用到的特征选取。
Eric Chan·2018-06-25 10:20

机器学习算法

机器学习是实现人工智能得一种方法，sklearn是机器学习的一种通用框架，已经研究出的算法包括如下：一.决策树算法decisiontree信息熵概念是什么；决策树属于监督学习；二.knn算法三.支持向量机四
java风云·2018-06-21 11:20

【机器学习】决策树（一）——简单理解决策树

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归的方法。本篇主要讨论用于分类的决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。
Daycym·2018-06-19 23:43

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及python实现

算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree
不晓得X·2018-06-18 16:39

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree
不晓得X·2018-06-18 12:17

机器学习-周志华 学习笔记5（第4章 决策树）

第四章决策树4.1基本流程决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法。
时间刻沙·2018-06-18 09:16

统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现

算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree
不晓得X·2018-06-17 17:53

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现

算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree
不晓得X·2018-06-17 16:22

Tree - Decision Tree with sklearn source code

AftertalkingaboutInformationtheory,nowlet'scometooneofitsapplication-DecisionTree!
风雨中的小七·2018-06-04 00:00

（四） Decision Tree(决策树实例)

以信息熵（entropy）的方式选取类属节点AllElectronics.csv工程目录结构如下MachineLearningLibrary-DecisionTree—allElectronicInformationGainOri.dot—allElectronicInformationGainOri.pdf—AllElectronics.csv—AllElectronics.xlsx—main
AngelovLee·2018-06-03 19:30

（三）Decision Tree(决策树)

体现其健壮性数据规模非常大时，同样的算法，是否会产生问题，其可规模性当算算法做出特征值的选择和归类的时候，这种归类能否解释直觉和观察实相符的，能否非常容易的解释学习出来的模型，即可解释性什么是决策树/判定树（decisiontree
AngelovLee·2018-06-03 14:22

决策树（Decision Tree）学习小结

决策树策树(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种图解法。
Nicht_Sehen·2018-05-08 14:42

行为树

==AI有限状态机(FSM)，分层有限状态机(HFSM)，决策树(DecisionTree)，行为树(BehaviorTree)======有限状态机(FSM)//输入一个字符从当前状态转移到下一个状态
palawind·2018-05-08 10:36

各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm。

决策树基本原理决策树(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种图解法
andyham·2018-05-08 10:45

决策树是什么，主要有哪几大要素构成？

决策树（DecisionTree）是一类常见的机器学习方法。决策树（DT）在人工智能中所处的位置：人工智能－＞机器学习－＞监督学习－＞决策树。
duozhishidai·2018-05-06 17:04

机器学习系列 - 入门

称之为模型Step2将方程带入训练集进行好坏的判定Step3挑选最好的方程来对测试数据进行测试学习曲线图我理解的对于机器学习的定义：机器学习就是用LinearModel\DeepLearning\SVM\decisiontree
hwcj2009·2018-04-17 15:48

逻辑回归，决策树，随机森林，KNN，高斯贝叶斯模型在智联招聘招聘信息的机器学习表现

1.算法讲解：决策树（DecisionTree）决策树很通俗直观哈。我们在一次次按条件将训练数据分割的过程，就是一个训练的过程。就像我们不停地问问题，不停地用排除法，最后得出结果。
adam-liu·2018-04-16 17:50

基于ML-DecisionTree的多标签分类算法

之前有一篇文章介绍了ML-KNN多标签分类算法，这里再介绍另一个算法ML-DT，算法思想比较简单，借鉴了决策树根据信息增益筛选特征生成分类器的思想，多标签场景下，信息增益表示的是该特征对所有标签的鉴别能力。算法大致思想如下：首先计算每个特征的信息增益IG，挑选IG最大的特征来划分样本为左右子集，递归下去，直到满足停止条件（例如叶子节点中子集样本数量为100）结束，对未知样本，沿根节点遍历一条路径到
liumy601·2018-04-12 11:41

（数据科学学习手札23）决策树分类原理详解&Python与R实现

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，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，
费弗里·2018-04-06 14:00
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