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理性的相亲方法！精品课：《决策树》

今天是我坚持的第两百一十一天！每天逼自己成长进步一点！假如你是一个女孩子，你妈妈一直很为你的终身大事担心，今天又要给你介绍对象了。你随口一问：多大了？她说：26。你问：长得帅不帅？她说：挺帅的。你问：收入高不高？她说：不算很高，中等情况。你问：人上进吗？她说：上进。你说：那好的，我去见见。找男朋友，绝对是比找工作、创业、投资公司，更重要的战略决策。这么重要的决策，有没有一些商业工具可用呢？当然。今天我要与你分享一个工具：决策树（Decision Tree）。什么叫决策树？其实你刚才那连珠炮

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2018-01-16

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新手必备！十大机器学习算法之旅已启程

机器学习神经网络决策树

【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 📷 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，你应该为你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会

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2018-02-02

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机器学习三人行-神奇的分类回归决策树

人工智能深度学习机器学习决策树

系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接：文末附代码关键字，回复即可下载。今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下：决策树分类实战决策树算法简介决策树回归实战决策树稳定性分析一. 决策树分类实战决策树其实是一种很容易理解的一种算法，我们来

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2018-02-06

1.7K0

机器学习——朴素贝叶斯实现分类器

机器学习人工智能决策树

机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实现分类器（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述朴素贝叶斯，在机器学习中，是另一种思想，属于概率思想。不过其还是在已知结果进行分类，因此也属于监督学习中的分类算法。朴素贝叶斯的思想是，根据特征计算出每种分类结果的概率，取概率最大的结果作为对最终结果的预测。 “朴素”的含义是包含了两个假设，一是假定所有特征都同等重要，二是假定每个特征之间独立，即一个特征的值的变化完全不会影响另一个特征的值。 “贝叶斯”是一种概率思想，其引入了先验概率和逻辑推理；与其对应的是“频数概

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2018-02-06

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模糊决策树算法FID3

决策树深度学习编程算法

Q A 用户今天发布什么呢？？？ 📷 📷 HHY 今天讲决策树算法哦，不同于清晰决策树，利用了模糊逻辑的模糊决策树算法哦！模糊隶属度 📷 (a)三角形隶属度函数 (b)高斯隶属度函数 (c)梯形隶属度函数（1）三角形模糊隶属度函数 📷 （2）高斯模糊隶属度函数（3）梯形模糊隶属度函数 📷 （4）Sigmoid模糊隶属度函数 📷 存在很多的隶属度函数，可以提供我们选择，我们可以根据不同的实际情况选择不同的隶属度函数，FID3算法中，由用户为每个特征提供隶属度函数，这是在算法执行之前需要处理的，可以归

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2018-02-07

3.1K0

详解决策树 C4.5 算法

决策树编程算法

‍‍‍‍ 转自：Treant http://www.cnblogs.com/en-heng/p/5013995.html 决策树模型与学习决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，对分裂属性的目标函数做出了改进。决策树模型决策树是一种通过对特征属性的分类对样本进行分类的树形结构，包括有向边与三类节点： 1、根节点

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2018-02-07

2K0

从零开始用Python构造决策树

python 决策树

来源：Python中文社区作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 📷 起步熵的计算: 根据计算公式：对应的 python 代码: 📷 条件熵的计算: 根据计算方法：对应的 python 代码: 📷 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表，result_list 是 label 列表。信息增益：根据信息增益的计算方法：对应的python代码: 定义决策树的节点作为树的节点，要有左子树

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2018-02-23

7890

深入机器学习系列7-Random Forest

机器学习编程算法决策树

1 Bagging 采用自助采样法()采样数据。给定包含个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中，这样，经过次随机采样操作，我们得到包含个样本的采样集。按照此方式，我们可以采样出个含个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基本学习器，再将这些基本学习器进行结合。这就是的一般流程。在对预测输出进行结合时，通常使用简单投票法，对回归问题使用简单平均法。若分类预测时，出现两个类收到同样票数的情形，则最简单的做法是随机选择一

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2018-03-05

1.4K0

机器学习之白话adaboost元算法

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

阅读本文大约需要5分钟作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法)，该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题，可谓是一种简单而强大的算法，本节主要简单介绍adaboost元算法，并以实例看看其效果如何。该算法简单在于adaboost算法不需要什么高深的思想，它的基础就是一个个弱小的元结构（弱分类器），比如就是给一个阈值，大于阈值的一类，小于阈值的一类，这样的最简单的结构。而它的强大在于把众多个这样的元结构（弱分类器）组合起来一起发挥功效，所谓人多力

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2018-01-24

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