决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。
"语言艺术是以善意为基础。变相的讽刺，拐弯抹角的谩骂，体现的不是机灵，而是素质问题，毕竟谁都不是傻瓜。
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。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
对产品未来市场销售状况的预期，是影响生产方案制定的主要因素之一。如果市场销售预期很好，那么企业则会加大投资力度，提升生产能力；如果市场销售预期不好，企业则会减少投资甚至削减生产量。因为没人能够准确地预测未来，所以使用单一确定意义上的预测结果来描述不确定的市场销售结果具有很大的不合理性。较为合理的做法是使用一个风险变量来描述产品市场销售状况的不确定性。这个风险变量应该能够描述多种可能的销售情景以及每个情景出现的概率。如果决策者认为风险变量包含的不确定性较大，超出了风险承受水平，企业主可能希望采取措施对市场做调查，进一步确定未来市场对产品的喜爱程度，以便做出更加理智的决策。然而，市场调查结果是否能够反应整个产品市场的真实情况也具有不确定性。如果这种情况存在，那么生产方案的制定将会更加复杂，需要考虑至少两种不确定性带来的风险。
总第79篇 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以
Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。
机器学习（二十五）——adaboost算法与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 当进行监督学习时，除了使用某个分类器外，还可以将各个分类器结合起来使用，或者多次使用某个分类器，也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成。本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法，基础算法基于单层决策树。 二、bagging 首先，先介绍bagging算法，这个算法是一种自举汇聚法，方法如下： 1）获取数据源 假设样本容量为m，则进行m次放回抽样（即每次抽到样本后再将样本放回），获
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于
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。
本文为译文。原文链接https://dzone.com/articles/decision-trees-vs-clustering-algorithms-vs-linear。
本章将介绍决策树，一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征，然后对基于区域的损失函数进行定义与对比，最后给出这些方法的优缺点（进而引出集成方法）。
决策树，聚类和线性回归算法之间的差异已经在很多文章中得到了说明（比如这个和这个）。但是， 在哪里使用这些算法并不总是很清楚。通过这篇博文，我将解释在哪里可以使用这些机器学习算法，以及根据你的需求选择特定算法时应考虑哪些因素。
第一节，元算法略述 遇到罕见病例时，医院会组织专家团进行临床会诊共同分析病例以判定结果。如同专家团临床会诊一样，重大决定汇总多个人的意见往往胜过一个人的决定。机器学习中也吸取了‘三个臭皮匠顶个诸葛亮’（实质上是由三个裨将顶个诸葛亮口误演化而来）的思想，这就是元算法的思想。元算法（meta-algorithm）也叫集成方法（ensemble method），通过将其他算法进行组合而形成更优的算法，组合方式包括：不同算法的集成，数据集不同部分采用不同算法分类后的集成或者同一算法在不同设置下的集成。 有了元算法的
决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类预测模型。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类并作出决策。决策树有两大优点，一是决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；二是效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，但是预测的最大计算次数不能超过决策树的深度。一个简单的决策树例子如下所示：
集成算法包括很多种包括Bagging，随机森林，Boosting 以及其他更加高效的集成算法。在这篇博客上只介绍Bagging算法及随机森林，Boosting提升算法及其他高效的算法在下一篇详细讲解。
随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
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作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一、初识决策树 决策树是一种树形结构，一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点： 叶结点：树的一个方向的最末
可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:
我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。集成学习（Ensemble Learning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多个模型的预测，旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好，从而提升预测性能（模型的准确率），预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点。
最近学习了一段时间的决策树算法，但是感觉并没有达到自己预期的想法，所以这几天参考了一些决策树方面的资料，来将自己的学习的过程的笔记记录在这里，来加深理解和请教别人指出错误。
伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。
决策，指决定的策略或办法。是人们为各种事件出主意、做决定的过程。它是一个复杂的思维操作过程，是信息搜集、加工，最后作出判断、得出结论的过程。
前言 最近学习了一段时间的决策树算法，但是感觉并没有达到自己预期的想法，所以这几天参考了一些决策树方面的资料，来将自己的学习的过程的笔记记录在这里，来加深理解和请教别人指出错误。 决策树的原理 决策树又叫做 decision tree，这个是一种比较简单但是又得到广泛应用的分类器的一种形式。我们一般都是通过训练的数据来搭建起决策树的模型。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类，类似于我们的聚类算法。 应用决策树有如下几个优点： 1：决策树的模型的可读性比较好，具有很强的可以描述性，有
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：
数据科学也被称为数据驱动型决策，是一个跨学科领域，涉及以各种形式从数据中提取知识的科学方法，过程和系统，并基于这些知识进行决策。 数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。 我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。 所以让我们开始吧。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。随机森林具有很高的准确性和鲁棒性，且能够处理大规模的数据集，因此在机器学习领域被广泛使用。
顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每 一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一 类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 我们可以这样⽐比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们 从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家，对一个新的问题（新的输⼊入数据），可以用不不同的角度去看待它，最终由各个专家， 投票得到结果。 随机森林算法有很多优点：
个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中， 可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中； 数据存储层 对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线
Bagging框架，即 Bootstrap Aggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging 算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。Bagging 方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
上节中我们讲解了决策树的使用： 机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 上一篇总结了决策树的实现，本文中我将一步步实现一个朴素贝叶
在决策树理论中，有这样一句话，“用较少的东西，照样可以做很好的事情。越是小的决策树，越优于大的决策树”。数据分类是一个两阶段过程，包括模型学习阶段（构建分类模型）和分类预测阶段（使用模型预测给定数据的类标号）。决策树分类算法属于监督学习（Supervised learning），即样本数据中有类别标号。下面是两个阶段的简单描述：
最近， 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 的相关概念。
源 / 机器之心 本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。
【新智元导读】机器学习应用统计学习技术，自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出准确性很高的预测。决策树是机器学习作预测的常见方法之一，本文以一个房屋资料数据集为示例，用可视化图阐释了如何建一个能够区分房屋地理位置的决策树模型。虽然原文发布已有一段时间，然而每次看来仍然震撼，强烈推荐：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ 机器学习中，计算机常应用统计学习技术自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出高度准确的预测。本文以
决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。预测时，在树的内部节点处用某一属性值（特征向量的某一分量）进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶子节点处，得到分类或回归结果。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。
随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器，特别是用在多维分类问题上更是体现出其强大之处。一个随机森林是一个决策树的集合，可以看作是一个分类器包括很多不同的决策树。整个算法包括三部分：特征和数据的分组，训练决策树，最后的结果投票。 1. 随机森林的分组策略 为了保持在随机森林中每个决策树的差异性，选择在生成决策树的时候选择不同特征集在不同的数据集上进行训练，生成最终的决策树。因此，我们需要对数据集和特征集进行分组，在分组的过程中，分别对数据集的分组和对特征集的分组。 在分组的过程中，采用基于Bootstr
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