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决策树是一种重要的分类和回归方法，具有可读性强、分类速度快等特点。决策树是一种树形结构，通过多个If-then规则实现分类或者回归的目的。本文将介绍决策树的基本原理，并以实际的例子详细讲解决策树基本的
决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想 …
决策树的优化算法. 刘小虎 李生. 【摘要】： 决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ID3为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息 ...
决策树（decision tree） 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，博客中有大段文字摘自周老师的《机器学习》书，仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。 决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experiments in …
决策树算法第一种常见的机器学习方法，常用于分类任务中，从给定的训练数据集中学习到一个模型用于对新示例进行分类。. 决策树需要两部分数据：. 训练数据：用于构造决策树，即决策机制. 测试数据：验证所构造决策树的错误率. 下面给出决策树学习算法 ...