Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现，通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
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前面三天推送了决策树的基本原理和选择最佳分裂特征的几种公式，用到决策树一般都会出现过拟合问题，因此需要对决策树进行剪枝，阐述了常用的几种剪枝的方法（这些方法都出现在了sklearn的决策树构造函数的参
前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。本文围绕这一细节加以简单介绍和分享。
决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。
作者：崔家华 编辑：王抒伟 转载请注明作者和出处： https://zhuanlan.zhihu.com/ml-jack 机器学习知乎专栏： https://zhuanlan.zhihu.com/ml-jack CSDN博客专栏： http://blog.csdn.net/column/details/16415.html Github代码获取： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本：
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
本文将为大家讲解GBDT这个机器学习中非常重要的算法。因为这个算法属于若干算法或者若干思想的结合，所以很难找到一个现实世界的通俗例子来讲解，所以只能少用数学公式来尽量减少理解难度。
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。
本文介绍了GBDT和XGBoost两种机器学习算法，包括它们的原理、优缺点以及应用场景。相比传统的机器学习方法，这两种算法在性能和扩展性上具有显著的优势。同时，文章还对一些常见的机器学习算法进行了简要的概述，为相关领域的读者提供了很好的参考和借鉴。
摘要：包含机器学习常见算法公式、原理和优缺点比较，简介清洗，适合作为面试和考试前速查和记忆使用。 朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) 所以有：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立) 再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn} 那么max(P(y
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
选自 Pivotal 机器之心编译 参与：Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
因为要准备面试，本文以李航的《统计学习方法》为主，结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理。
GBDT是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。
数据:对于输入数据 $$$x_i \in R^d$$$,训练数据里的第i个样本。 模型:如何对于给定的 $$$x_i$$$预测 $$$\hat{y}_i$$$。
如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据属性的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点，在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从CART分类树算法开始，重点比较和C4.5算法的不同点。接着介绍CART回归树算法，重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法，最后总结决策树算法的优缺点。
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时候也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）等。
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成： （1）决策树生成：基于训练数据集生成的决策树，生成的决策树要尽量大； （2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并
以下材料最好用Jupyter notebook 阅读，如果您克隆course repository，可以使用Jupyter在本地复制。
我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用。有正必有反，在个人信贷业务规模不断扩大的同时，信贷的违约等风险问题也日益突出，一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。
本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1，免费提供给大家，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。
本文主要介绍基于集成学习的决策树算法，通过学习得到的的决策树基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
集成学习从字面上就是集成很多分类器进行学习的过程，通过将一系列弱分类器的模型做一些简单的线性组合，最终形成了一个较强的分类器。因此集成学习的一般思路有以下三种：
我们已有如下所示数据集，特征属性包含天气、温度、湿度、风速，然后根据这些数据去分类或预测能否去打高尔夫球，针对此类问题你会怎么解决呢。
讨论问题的前提是概念的澄清，概念的混淆是研发沟通中的一大障碍，极大地影响了沟通的效率。在人工智能尤其是机器学习领域，算法和模型是两个相关而又有区别的两个概念，弄清二者的含义和联系可以使我们讨论的问题更加明确。
最近我们被客户要求撰写关于信贷风险预警的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国经济高速发展，个人信贷业务也随着快速发展，而个人信贷业务对提高内需，促进消费也有拉动作用
XGBoost在机器学习领域可谓风光无限，作为从学术界来的模范生，帮助工业界解决了许多实际问题，真可谓：
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
转自于：博客园-LeftNotEasy 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点
模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单（相对于C4.5这种单决策树来说），但是他们组合起来确是很强大。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级的会议，iccv 09年的里面有不少的文章都是与Boosting与随机森林相关的。模型组合+决策树相关的算法有两种比较基本的形式 - 随机森林与GBD
前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时， 单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中
在机器学习的分类中，集成学习是按照学习方式分类的一种机器学习，所以先从集成学习讲起。
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
随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种，可称之为自助集成（Bootstrap Aggregation）或袋装法（Bagging）。
模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单（相对于C4.5这种单决策树来说），但是他们组合起来确是很强大。
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等，下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。
1 逻辑回归和决策树分类比较 昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。 上周推送的机
决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式，是机器学习中的一种基本的分类方法。
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