相关阅读
系统管理员相关 决策树基本算法及其剪枝优化
1、信息论 （1）比特化 假设存在一组随机变量X，各个值出现的概率关系为：P(X=A)=1/4，P(X=B)=1/4，P(X=C)=1/4，P(X=D)=1/4。现在
傷城~
小咪咪相关 机器学习_决策树(信息熵，决策树，决策树优化，剪枝)
今天开始学决策树，尽管导师每天催任务，但我还是得把机器学习学完，学懂，现在看西瓜书很有感觉。这个机器学习太好了，感觉学着学着就变聪明了一样，不断地让自己的思维变得更敏捷，所以我
相关 【机器学习笔记】 决策树的生成与剪枝
什么是决策树？ 决策树，首先从字面意思理解，它应该是一种树形结构的模型，结点类型包括内部结点和叶结点两种，内部节点表示某一个特征，也表示了一次做决策的过程，叶结点表示一个
相关 【ML算法】监督学习——决策树ID3算法
前言 ID3算法是决策树的经典，也是基础算法，本文将详细介绍ID3算法。 算法详解 ID3算法的核心是在决策树各个节点上通过计算每个属性的信息增益来进行分枝节点的
相关 【ML笔记】决策树ID3和C4.5算法的异同
前言 决策树作为监督学习算法的经典，在商业上（如：[电信客户流失预测][Link 1]等）具有广泛的应用，常见的决策树算法有：ID3、C4.5、C5.0等，其中ID3算法
今天药忘吃喽~相关 【ML笔记】梯度提升决策树（GBDT）和随机森林（RF）的异同
GBDT和RF简介 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） DT + Boosting = GBDT GBDT是一种boost
相关 【ML笔记】决策树剪枝
前言 无论是分类树还是回归树，剪枝过程很重要，剪枝处理不当或是没有剪枝操作，决策树模型都是失败的，通过剪枝，可以大大提高模型准确度，避免决策树的过拟合。 C4.5剪枝
超、凢脫俗相关 决策树的剪枝，分类回归树CART
决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝？原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“
还没有评论，来说两句吧...