机器学习之决策树算法
步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...
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。
决策树算法原理(上)
上面提到ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么特征来构建决策树,用计算出的信息增益最大的特征来建立决策树的当前节点。这里我们举一个信息增益计算的具体的例子。比如我们有15个样本D,输出为0或者1。其中有9个输出为1,6个输出为0。样本中有个特征A,取值为A1,A2和A3。在取值为A1的样本的输出中...
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
C、随机森林(bagging+决策树):Bootstrap采样:有放回的重复抽样D、Adaboost:教程第11节决策树随机森林……pdf–p37E、GBDT—梯度下降决策树(有监督学习)15、熵信息增益(ID3算法)、信息增益率(C4.5算法)、基尼系数(CART)教程第11节决策树随机森林……pdf-p1016、投票机制1)一票否决(一致...
2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道
ID3损失函数︰C4.5损失函数∶Cart树损失函数∶问题2:决策树的两种剪枝策略分别是什么?决策树的剪枝基本策略有预剪枝(Pre-Pruning)和后剪枝(Post-Pruning)。预剪枝核心思想︰在每一次实际对结点进行进一步划分之前,先采用验证集的数据来验证如果划分是否能提高划分的准确性。如果不能,就把结点标记为叶结点并退出...
监督学习最常见的五种算法,你知道几个?
算法的步骤为:(1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;(2)按照距离的递增关系进行排序;(3)选取距离最小的K个点;(4)确定前K个点所在类别的出现频率;(5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类(www.e993.com)2024年7月8日。二.决策树(DecisionTrees)...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
决策树以树状结构构建分类或回归模型。它通过将数据集不断拆分为更小的子集来使决策树不断生长。最终长成具有决策节点(包括根节点和内部节点)和叶节点的树。最初决策树算法它采用采用IterativeDichotomiser3(ID3)算法来确定分裂节点的顺序。信息熵和信息增益用于被用来构建决策树。
AI产品经理必懂算法:决策树
1.ID3(IterativeDichotomiser3)J.R.Quinlan在20世纪80年代提出了ID3算法,该算法奠定了日后决策树算法发展的基础。ID3采用香浓的信息熵来计算特征的区分度。选择熵减少程度最大的特征来划分数据,也就是“最大信息熵增益”原则。它的核心思想是以信息增益作为分裂属性选取的依据。
决策树,10道面试题
决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度...
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
重复以上步骤,直至到达叶节点,这样就能做出决策如何构建决策树?构建决策树不需要从头开始(除非你是一个像我一样的学生)。尽管如此,这也是一个很好的学习经验,你将学到一些有趣的概念。构建决策树最常用的算法是ID3,该算法非常简单。以下是算法伪代码:...