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Peter教你谈情说AI | 09决策树(下)—既能回归又能分类的模型
决策树
我们提取七个特征，用来判断一个形象，是人是猫。这七个特征包括：有否蝴蝶结；是否穿衣服；是否高过5个苹果；是否有胡子；是否圆脸；是否有猫耳朵；是否两脚走路。
刘盼
2018-12-07
436
0
Peter教你谈情说AI | 08决策树(中)—既能回归又能分类的模型
决策树
开门见山，我们先来看看C4.5算法是怎么弥补ID3算法不足的。对于上节提到的ID3算法不足的第一个问题，不能处理连续特征， C4.5的思路是将连续的特征离散化。比如m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1,a2,...,am，则C4.5取相邻两样本值的平均数，一共取得m-1个划分点，其中第i个划分点Ti表示为：
刘盼
2018-12-07
494
0
Peter教你谈情说AI | 07决策树(上)—既能回归又能分类的模型
决策树
前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于回归，又可以用于分类。
刘盼
2018-12-06
542
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