机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

机器学习 决策树

PPT是根据周志华老师那本书做的，示例加上动态演示，把决策树的内容丰富的涵盖了进去。

机器学习决策树

机器学习之决策树，讲解ID3、CART、C4.5树，涉及信息增益，增益率，基尼指数，剪枝策略，多属性结合

机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7)

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机器学习入门与实战(scikit-learn和Keras)课件—决策树.pdf

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决策树代码。机器学习实战代码

机器学习实战代码，里面的test.py是运行文件，treePlotter.py是画决策树的代码，decisionTree是构造决策树的代码。直接运行test.py就可以得出结果

机器学习实战 - 决策树PDF知识点总结 + 代码实现

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。 决策树是一种树...

机器学习——决策树数据1

机器学习——决策树数据1

机器学习（决策树）

运用Python实现了简单了ID3，C4.5的决策树分类，可以简单理解决策树原理和分类效果

决策树学习 机器学习

机器学习中的决策树学习方法 简介 决策树表示法 决策树学习的适用问题 ID3算法

机器学习决策树篇

机器学习中决策树分类的实现。内含代码和语料，下载就能运行。

机器学习python实战之决策树

决策树原理：从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分，直到某个分支下的数据都属于同一类型，或者已经遍历了所有划分数据集的特征，停止决策树算法。 　　每次划分数据集的特征都有很多，那么我们怎么来选择到底根据哪一个特征划分数据集呢？这里我们需要引入信息增益和信息熵的概念。 一、信息增益 　　划分数据集的原则是：将无序的数据变的有序。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。知道如何计算信息增益，我们就可以计算根据每个特征划分数据集获得的信息增益，选择信息增益最高的特征就是最好的选择。首先我们先来明确一下信息的定义：符号xi的信息定义为 l(xi)=-log2 p(xi)，p(xi)为选

《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例

《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例 根据不浮出水面是否可以生存、是否有脚蹼2 个特征，将动物分成两类: 鱼类和非鱼类。 收集数据: 可以使用任何方法 准备数据: 树构造算法（这里使用的是ID3算法...

机器学习实战项目——决策树&随机森林&时间序列预测股价.zip

机器学习实战项目——决策树&随机森林&时间序列预测股价.zip

机器学习实战-手撕决策树

决策树模型在鸢尾花数据集上的实现，包括完整代码和可视化以及讲解，准确率很高，亲测可用！

机器学习实战第三章决策树

这是以本人的笔记的形式写的，各个函数逐个来写，至于存放在那个模块大家可以看书，这里不再详细讲解。可能存在错误，有不对的的地方希望评论给予改正。多谢大家嘻嘻

机器学习实战 决策树的构造

决策树的构造 我的微信公众号： s406205391; 欢迎大家一起学习，一起进步！！！ ​        有一个二十个问题的小游戏，游戏规则很简单：参与游戏的一方在脑海了想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提问20个问题，问题的答案也只能用对和错来回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输入一系列数据，然后给出游戏的答案。         我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明**决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。**决策树流行的很重要的原因就是他的工作很简单，不需要了解机器学习的知识。下图所示的流程图就是一个决策树。图中构

决策树：机器学习w决策树

决策树 带有决策树的机器学习

机器学习：决策树(三)——决策树的可视化

一、简介     对于自己实现的决策树，我们可以使用matplotlib将其可视化，见下。     其中create_plot可以生成最终的图，其中Tree是树结构，如果你的决策树直接用字典类型存储的化，可以适当修改其中的代码，大概的思路是不变的。     retrieve_tree()函数是手工生成两棵树，以便测试查看。 二、实现 #%% import matplotlib.pyplot as plt #%% class Tree(object): def __init__(self,node_type,category=None,feature=None,\ fe

机器学习-第3章-决策树学习

机器学习-第3章-决策树学习

决策树_CART算法_机器学习；_CART决策树算法_CART_决策树；_

CART是十分著名且广泛记载的树构建算法，它使用二元切分来处理连续型变量。可以处理分类和回归问题

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

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