标签:决策树

数据分析

决策树的剪枝理论

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xsmile 发布于 2017-01-11

剪枝理论,决策树的剪枝在上一节中没有仔细讲,趁这个机会学习了剪枝的基础理论,这里会详细学习。 决策树为什么(WHY)要剪枝?原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本。前面的算法生成的决策树非常详细并且庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都...

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数据分析

决策树剪枝

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xsmile 发布于 2017-01-11

from http://www.cnblogs.com/yonghao/p/5064996.html 什么是剪枝? 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉,根节点作为叶子节点,以下图为例:   为甚么要剪枝? 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树,有可能出现过拟合的...

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数据挖掘

【十大经典数据挖掘算法】C4.5

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xsmile 发布于 2016-12-27

1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出...

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数据挖掘

机器学习常见算法分类汇总

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xsmile 发布于 2016-11-19

原文出处:IT经理网 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来...

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数据挖掘

机器学习应该了解的十大算法

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xsmile 发布于 2016-11-19

监督式学习 决策树 朴素贝叶斯分类器 最小平方回归 逻辑回归 支持向量机 集成方法 非监督学习 聚类算法 主成分分析 奇异值分解 独立成分分析 毫无疑问,近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势,机器学习也借助大数据在预测和推荐方...

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数据挖掘

轻松看懂机器学习十大常用算法

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xsmile 发布于 2016-11-19

来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法...

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大数据

从机器学习谈起

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xsmile 发布于 2016-11-02

来自 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html     在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发...

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SAS

利用SAS代码实现决策树模型

xsmile 发布于 2016-09-01

转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ed6001f0102vop7.html SAS EM模块中的模型都可以用SAS代码实现,决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit,两者基本一样,后者效率更高,但在SA...

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R

R语言学习之决策树

xsmile 发布于 2016-01-15

决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。     生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;     剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,叶子的最小样本量等)和后修剪(先让树充...

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R

决策树

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xsmile 发布于 2015-12-07

作者 雷军  来自http://leijun00.github.io/2014/09/decision-tree/ 决策树(Decision tree)是一种基本的分类与回归方法,尤其是在各大竞赛中,很多最后胜出的算法都是树模型组合起来的。决策树的学习通常分为三部分:特征选择,决...

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R

决策树 & R实现

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xsmile 发布于 2015-12-03

来自 http://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/15/2961568.html   算法原理 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器。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...

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数据挖掘

ID3算法

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xsmile 发布于 2015-10-07

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e85bf420100ohma.html    ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法,当时还没有数据挖掘吧,哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题,我也是从这里起发现数...

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R

现代分类方法在医学诊断中的应用——基于R的实现

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xsmile 发布于 2015-07-28

1.引言 随着统计科学的日益发展,其对其他学科的渗透作用日益增强,数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用,本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析,以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义;另一方面,...

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数据挖掘

数据挖掘系列(6)决策树分类算法

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xsmile 发布于 2015-05-28

来源:www.cnblogs.com/fengfenggirl     从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题...

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