决策树算法总结归纳
@窦饰5343：决策树分类的原理 -
轩习18951551170…… 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树. 如果不考虑效率等,那么样本所有特征...
@窦饰5343：数据挖掘算法的算法分类 -
轩习18951551170…… C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...
@窦饰5343：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
轩习18951551170…… 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法.它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析.本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.决策树方法最早产...
@窦饰5343：什么是决策树法?
轩习18951551170…… 在投标中,应考虑可接受的最小预期利润和最大风险.决策树法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法.
@窦饰5343：决策树法所依据的决策原则是什么最大 -
轩习18951551170…… 决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对zhidao决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法. 图论专中的树是连通且无回路的有向图,入度为0的点称为树根,出度为0的点称为树叶,树叶以外的点称为内点.决策属树由树根(决策节点)、其他
@窦饰5343：需要掌握哪些大数据算法 -
轩习18951551170…… 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
@窦饰5343：ID3算法的介绍 -
轩习18951551170…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@窦饰5343：如何调整随机森林的参数达到更好的效果 -
轩习18951551170…… 1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴,主要用于分类问题. 决策树算法有这几种:ID3、C4.5、CART,基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等. 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法,对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉,最终建立一棵树,树的叶子结节标识最终决策.新来的数据便可以根据这棵树进行判断.随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法.
轩习18951551170…… 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树. 如果不考虑效率等,那么样本所有特征...
@窦饰5343：数据挖掘算法的算法分类 -
轩习18951551170…… C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...
@窦饰5343：决策树算法是哪个学科要学的内容啊 -
轩习18951551170…… 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法.它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析.本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.决策树方法最早产...
@窦饰5343：什么是决策树法?
轩习18951551170…… 在投标中,应考虑可接受的最小预期利润和最大风险.决策树法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法.
@窦饰5343：决策树法所依据的决策原则是什么最大 -
轩习18951551170…… 决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对zhidao决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法. 图论专中的树是连通且无回路的有向图,入度为0的点称为树根,出度为0的点称为树叶,树叶以外的点称为内点.决策属树由树根(决策节点)、其他
@窦饰5343：需要掌握哪些大数据算法 -
轩习18951551170…… 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
@窦饰5343：ID3算法的介绍 -
轩习18951551170…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@窦饰5343：如何调整随机森林的参数达到更好的效果 -
轩习18951551170…… 1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴,主要用于分类问题. 决策树算法有这几种:ID3、C4.5、CART,基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等. 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法,对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉,最终建立一棵树,树的叶子结节标识最终决策.新来的数据便可以根据这棵树进行判断.随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法.
