机器学习之决策树算法
决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过递归地将数据集划分成若干个子集,最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程,并且易于理解和实现。在应用上,决策树常用于信用评分、疾病预测等领域。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测...
斯坦福大学研究人员提出MAPTree算法,改进决策树建模
1.斯坦福团队在论文中提出了MAPTree算法,这是一种基于贝叶斯决策树理论的决策树归纳方法。2.MAPTree可以评估贝叶斯决策树的后验分布,找到数据的最大后验概率决策树,从而改进决策树的性能。3.实验表明,MAPTree算法可以获得比现有贪心决策树算法更好的泛化性能,也能生成更简洁的决策树。站长之家(ChinaZ)...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法,从基础概念到高级研究进展,再到实战案例应用,全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践,揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。一、引言决策树算法是机器学习领域的基石之一,其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重...
机器学习的十大巨星算法:从数据中解读智能未来
决策树是一种基于树状结构的分类与回归方法(www.e993.com)2024年7月18日。通过选择最佳特征进行分割,逐步构建决策树模型,实现对未知数据的分类和预测。决策树算法简单直观,被广泛应用于医学诊断、客户分类等领域。四、支持向量机(SupportVectorMachine):支持向量机是一种强大的分类算法,通过构建超平面将不同类别的样本分隔开来。支持向量机具有...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
这六种算法分别是:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树与k均值聚类算法。线性回归:直的&窄的线性回归是机器学习中的一个关键的统计方法,但它并非不战而胜。它由两位杰出的数学家提出,但200年过去了,这个问题仍未解决。长期存在的争议不仅证明了该算法具有出色的实用性,还证明了它的本质十分简单。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-1份训练模型,1份用于测试模型的准确率,用k个准确率的均值作为最终的准确率。5.过拟合与欠拟合...
新书推荐:《典型地理要素的智能化制图综合方法》
基于决策树算法、KNN算法的面状居民地智能选取方法,顾及多特征、道路网约束的点群居民地SOM聚类选取算法。07基于朴素贝叶斯的树状河系分级方法、规则约束下朴素贝叶斯辅助快策的树状河系选取方法以及基于文持向量机的河系化简方法。08基于CGC的制图综合知识模型、CGC的获取及存储、CGC知识库组织管理和使用...
AI如何革新以太坊?从另一个角度看“AI+Blockchain”
决策树算法常用于分类和回归任务中,其采用了一种分层判断的思想,根据已知的数据通过选取信息增益率较大特征后分裂成树,训练出决策树。简单来说,整个算法可以根据数据从中自学习出一种决策规则从而判断变量的值,具体在实现上,能够将复杂决策过程分解为若干个简单的子决策过程,通过这样一种衍生方式,每个更为简单的决策判...