decisiontree

机器学习常用算法解析和入门

作者：谭东机器学习常用算法：1）决策树（DecisionTree）    决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择
jay100500·2017-06-07 23:00

人工智能(Artificial Intelligence)常用算法

个体人工智能-随机数(Random)-A*寻路(A*SearchAlgorithm)-状态机机制(Finite-StateMachine)-决策树机制(DecisionTree)-博弈论(GameTheroy
QC班长·2017-05-31 07:21

Bagging,Random Forests以及Boosting

前面讲到，决策树（决策树（DecisionTree））可以用来解决分类或回归问题，它们统称为分类回归树（ClassificationandRegressionTree,CART）。
Wei-L·2017-05-01 11:30

GBDT源码分析之二：决策树

_init_.py:包初始化setup.py:包的安装代码tree.py:DecisionTree模型的主要
cathyxlyl·2017-04-26 15:53

机器学习实战 - 决策树

借用目前百科的解释：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
CheckChek·2017-04-24 00:00

【机器学习】决策树（Decision Tree） 学习笔记

【机器学习】决策树（decisiontree）学习笔记标签（空格分隔）：机器学习决策树简介决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
负雪明烛·2017-04-06 19:10

周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4 - 决策树

Python开发环境搭建（eclipse-pydev模式）.查看相关答案和源代码，欢迎访问我的Github：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua.本章概要本章讲述决策树（decisiontree
Snoopy_Yuan·2017-04-06 00:00

Python 决策树

1、决策树算法决策树(decisiontree)又叫判定树，是基于树结构对样本属性进行分类的分类算法。
JasonJe·2017-03-28 21:45

机器学习之决策树算法

决策树(decisiontree)机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
superPershing·2017-03-28 00:00

决策树原理实例（python代码实现）

决策数(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。
a_achengsong·2017-03-26 00:00

决策树(Decision tree,DT)算法笔记(二)-scikit-learn

写在前面的话：哈喽，大家早安、午安、晚安喽，欢迎大家指点，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~~上一篇，基于分类决策树的原理，用Python初步实现决策分类的函数，详情见决策树(Decisiontree
keepStriving·2017-03-15 11:53

[机器学习]详解分类算法--决策树算法

如果一个人数学理论知识过硬,静下心来看,都是可以容易理解的,纸老虎一个,不过这里的算法主要指的应用型算法;但是那些证明和研究算法理论堪称大牛.现在给大家介绍一下分类算法中最常用的一种算法–决策树算法#决策树原理决策树（decisiontree
刘玉刚·2017-02-18 20:54

机器学习系列：（五）决策树——非线性回归与分类

本章我们要讨论一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题，称为决策树（decisiontree）。首先，我们将用决策树做一个广告屏蔽器，可以将网页中的广告内容屏蔽掉。
cjianwyr·2017-02-07 10:09

SPSS Modeler 介绍决策树

本文将通过SPSSModeler介绍决策树(Decisiontree)演算法于银行行销领域的应用实例。
IT界的小小小学生·2016-12-27 10:56

五、决策树--统计学习方法总结

决策树与条件概率分布14决策树学习2特征选择21特征选择问题22信息增益23信息增益比3决策树的生成31ID3算法32C45的生成方法4决策树的剪枝5CART算法51CART生成52CART剪枝五、决策树决策树（decisiontree
lemonaha·2016-12-26 15:47

机器学习之决策树（Decision Tree）&随机森林（Random forest）

可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性），下面这张图形象表示了决策树的过程：而随机森林是基于决策树过拟合提出的基于多个弱分类器vote投票的方式的一种集成学习算法.1.Decisiontree
July_sun·2016-11-25 19:21

决策树类的机器学习算法——决策树、Bagging、随机森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost

1、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判定，每个分支代表这个特征属性在其值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
sangyongjia·2016-11-25 14:00

mnist数据集以及处理方式

用不同的方法来处理mnist数据集：MNIST手写数字体分类--KNNmatlab实现http://blog.csdn.net/wangyuquanliuli/article/details/17378317使用DecisionTree
_云游者_·2016-11-20 22:58

机器学习算法 --- 决策树ID3，C4.5

决策树（DecisionTree），又称判定树，是一种以树结构（包括二叉树和多叉树）形式来表达的预测分析模型。通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例叶子节点即为实例所属的分类树上每个节点说明
yangxuejunwinner·2016-11-13 21:19

决策树 (Decision Tree) 原理简述及相关算法(ID3,C4.5)

DecisionTree决策树：决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
傲慢灬·2016-11-11 04:06

机器学习之决策树--原理分析

决策树（DecisionTree）是一种非常经典的分类器，设计出来就是用来做分类的，就算之后被开发成也可以用来做回归，但是其实也是将数值区间看成一个类别来做。
_北海岸的蔚蓝·2016-11-04 15:39

机器学习：决策树（Decision Tree）

本博客参考邹博机器学习课件以及李航的《统计学习方法》，仅用于督促自己学习使用，如有错误，欢迎大家提出更正决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。
u014120554·2016-11-01 21:00

监督学习算法小结（1）：决策树

DecisionTree1.什么是决策树决策树是一个极其直观的算法（这也使得它的可解释性非常好），比如下面这个决策树2.基本决策树算法从上面可以看出来这个形式非常的简单，那么如何生成一颗决策树？
cunyan·2016-10-19 11:59

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

前言：决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。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。
Feiyang_Lee·2016-08-28 21:42

决策树（Decision Tree）

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。以中国羽毛球队征战里约奥运为例，预测里约奥运会中国羽毛球队能斩获多少枚金牌。
flykinghg·2016-08-26 16:00

决策树（DT）

决策树(DecisionTree)决策树可用于分类也可用于回归。决策树是一个类似树结构的表示法，每个内部节点表示一个属性的测试，分支表示一个测试的输出，而叶节点就表示类或类的分布。
Apassionata·2016-08-18 18:09

决策树（DT）

决策树(DecisionTree)决策树可用于分类也可用于回归。决策树是一个类似树结构的表示法，每个内部节点表示一个属性的测试，分支表示一个测试的输出，而叶节点就表示类或类的分布。
Apassionata·2016-08-18 18:49

常用聚类算法

朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)Logistic回归(LogisticRegression,LR)决策树（DecisionTree,DT）支持向量机（SupportVectorMachine,SVM
aoeace·2016-08-05 14:41

人工智能算法

个体人工智能-随机数(Random)-A*寻路(A*SearchAlgorithm)-状态机机制(Finite-StateMachine)-决策树机制(DecisionTree)-博弈论(GameTheroy
u013378306·2016-07-21 20:00

Spark上的决策树(Decision Tree On Spark)

本文主要是剖析MLlib的DecisionTree源码，假设读者已经入门Scala基本语法，并熟悉决策树的基本概念，假如您不清楚，可以参照Coursera上
aws3217150·2016-07-15 14:00

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
lxinbit·2016-07-14 22:04

MachineLearning01_DecisionTree(决策树)

分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。下面介绍用ID3算法构造决策树的过程(参考http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/446611
夜吟·2016-07-01 23:20

决策树算法

百度百科：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
qmkkd·2016-06-04 16:29

决策树介绍一

决策树(Decisiontree)是一种基本的分类与回归方法,尤其是在各大竞赛中,很多最后胜出的算法都是树模型组合起来的.决策树的学习通常分为三部分:特征选择,决策树的生成和决策树的剪枝.本文主要介绍决策树学习的
shenxiaoming77·2016-05-17 14:00

【机器学习】个人基础知识梳理

//TODO，2016-5-1022:52:43#supervised:#classification:1)logisticregression2)KNN3)NaiveBayes4)SVM5)decisiontree6
zhong123123123·2016-05-10 22:00

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。
liuzhiqiangruc·2016-05-10 16:00

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。
liuzhiqiangruc·2016-05-10 16:00

二分查找与判定树

由此得到的二叉树，称为描述二分查找树的判定树（DecisionTree）或比较树（ComprisionTree）。时间复杂度为O(logN)。    判定树的形态只与表结点个数N有关，与具体的数
gogoky·2016-05-10 15:00

coursera机器学习技法笔记(9-11)——decision tree & Random forest & GBDT

9DecisionTree9.1DecisionTreeHypothesis本节主要讲述了决策树的两种解释，一种是决策树是由叶子节点和路径组成的，当选择叶子节点对应的路径时采用对应的叶子节点结果；另一种观点是由分叉的树递归组成
u010366427·2016-05-06 16:00

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。
u011531384·2016-05-06 12:00

java new file 使用相对路径读取文件

1.javaproject环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子： *目录结构： DecisionTree           |___src                |___com.decisiontree.SamplesReader.java
VipMao·2016-05-05 17:00

机器学习十大算法系列（一）——逻辑回归

本系列博文整理了常见的机器学习算法，大部分数据问题都可以通过它们解决：1.线性回归(LinearRegression)2.逻辑回归(LogisticRegression)3.决策树(DecisionTree
u010402786·2016-05-04 10:00

机器学习笔记（七）——决策树模型

引言决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归方法。它的扩展方法有GBDT和GBRT等。决策树模型的学习过程主要有特征选择、决策树生成和剪枝。主要算法有ID3、C4.5和CART等。
_Kevin_Duan_·2016-04-24 22:24

机器学习笔记（七）——决策树模型

引言决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归方法。它的扩展方法有GBDT和GBRT等。决策树模型的学习过程主要有特征选择、决策树生成和剪枝。主要算法有ID3、C4.5和CART等。
chunyun0716·2016-04-24 22:00

Java读取工程里的文件

1.javaproject环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子： *目录结构： DecisionTree           |___src                |
u011687186·2016-04-22 14:00

数据分类：决策树Decision Tree

背景决策树(decisiontree)是一种基本的分类和回归(后面补充一个回归的例子?)方法，它呈现的是一种树形结构，可以认为是if-then规则的集合。
garfielder007·2016-04-19 11:40

java new file 使用相对路径读取文件

1.javaproject环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子：*目录结构：DecisionTree|___src|___com.decisiontree.SamplesReader.java
一条有梦想的鱼·2016-04-19 08:24

java new file 使用相对路径读取文件

1.javaproject环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子： *目录结构： DecisionTree           |___src                |___com.decisiontree.SamplesReader.java
a_dreaming_fish·2016-04-19 08:00

python依赖包numpy、scipy、scikit-learn运行冲突解决方案

在运行python的decisiontree时，由于.py文件开头引入了sklearn包（见下表），导致运行错误。
qq_23617681·2016-04-01 17:00

统计学习方法 李航---第5章 决策树

第5章决策树决策树(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。
demon7639·2016-03-30 09:00
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