此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S)   = PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算: Gain(S,Sv) = Entropy(S) - (|Sv|/|S|)ΣEntropy(Sv); 举例: 转化数据输入: 5 14 Outlook Sunny Sunny Overcast Rain Rain Rain Overcast Sunny Sunny Rain Sunny Overcast Overcast Rai…

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 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.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出. 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测. 一.决策树与ID3概述1.决策树 决策树,其结构和树非常相似,因此得其名决策树.决…

目录 1.什么是决策树 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 2.2.评价标准是什么/如何量化评价一个特征的好坏? 2.3.信息熵.信息增益的计算 2.4.决策树构建方法 3.算法总结 @ 1.什么是决策树 决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法. 如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程. 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征.(如上图所示,假设优先级…

决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

机器学习实战 -- 决策树(ID3)   ID3是什么我也不知道,不急,知道他是干什么的就行   ID3是最经典最基础的一种决策树算法,他会将每一个特征都设为决策节点,有时候,一个数据集中,某些特征属性是不必要的或者说信息熵增加的很少,这种决策信息是可以合并的修剪的,但是ID3算法并不会这么做   决策树的核心论点是香农信息论,借此理论得出某种分类情况下的信息熵     某种决策下,分类趋向于统一,则香农熵很小(熵描述杂乱无序的程度,如果'YES', 'NO' 可能性对半分,那么这个分类决策最终…

//2019.07.26#scikit-learn数据挖掘工具包1.Scikit learn是基于python的数据挖掘和机器学习的工具包,方便实现数据的数据分析与高级操作,是数据分析里面非常重要的工具包.2.Scikit Learn是数据挖掘重要的工具包,其官网为http://scikit-learn.org,可以方便地进行进行相关用法的查询.3.scikit-learn是一种开源的工具包,其开源网址为http://github.com//scikit-learn/scikit-learn.#…

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 奇异值分解(Singular  Value Decomposition,后面简称 SVD)是在线性代数中一种重要的矩阵分解,它不光可用在降维算法中(例如PCA算法)的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,在机器学习,信号处理,统计学等领域中有重要应用. 比如之前的学习的PCA,掌握了SVD原理后再去看PC…

[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每…

决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法,重点 决策树算法在电信营业中怎么工作? 这个工人也是流失的,在外网转移比处虽然没有特征来判断,但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树? 因为树的叶子节点是我们最终预判的结果.决策树如何来? 根据训练样本建立.问题1:为什么费用变换率放第一个? 根据特征建决策树,会有n棵树,找出最优树.问题2:当我们特征是连续值的时候,到底从哪里开始切分? 连续值要改为离散的.问题3:决策树能不能做回归 决策树例子: 不同的决策树对我们判定的效率,速度有…

一.算法流程 step1:计算信息熵 step2: 划分数据集 step3: 创建决策树 step4: 利用决策树分类 二.信息熵Entropy.信息增益Gain 重点:选择一个属性进行分支.注意信息熵计算公式. 决策树作为典型的分类算法,基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和,构造决策树.信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差. 1.信息熵计算公式 Pi为子集合中不同性(二元分类即正样例和负样例)的样例的比例.其中n代表有n个分类类别(比如假设是二分类问题,那么n=2).分别…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

原根求解算法: 获取一个数\(N\)的原根\(root\)的算法 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define IL inline #define RG register using namespace std; ll prm[1000],tot,N,root; ll Power(ll bs,ll js,ll MOD){ ll S = 1,T = bs; while(js){ if(js&1)S = S*T%MOD; T =…

最近刚把<机器学习实战>中的决策树过了一遍,接下来通过书中的实例,来温习决策树构造算法中的ID3算法. 海洋生物数据:   不浮出水面是否可以生存 是否有脚蹼 属于鱼类 1 是 是 是 2 是 是 是 3 是 否 否 4 否 是 否 5 否 是 否 转换成数据集: def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] labels = ['n…

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5…

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而…

1. 决策树特点: 1)优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 2)缺点:可能会产生过度匹配问题. 3)适用数据类型:数值型和标称型. 2. 一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方法: 2)准备数据:构造树算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化: 3)分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,我们应该坚持图形是否符合预期: 4)训练算法:构造树的数据结构: a. 在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益. 熵定义为信息的期望值,可…

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.决策树(Decision Tree).口袋(Bagging),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分类的时候,是让所有的弱分类器同时发挥作用.它们之间的区别每个弱分离器是否对后来的blending生成G有相同的权重. Decision Tree是一种有条件的融合算法,每次只能根据条件让某个分类器发挥作用. 二.基本决策树算法 1.用递…

目录 3.CART算法(classification and regression tree tree) 3.1 CART生成算法(回归树生成和分类树生成) 3.2 CART剪枝 决策树基本知识参考,请点击:https://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/10498786.html 3.CART算法(classification and regression tree tree) CART,即分类与回归树,是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习…

作者:JSong, 日期:2017.10.10 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对"弱学习器"尤为明显. 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking.第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法.后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成.具体可参见我的文章 机器学习|集成学习. 1.前向分步算法(forward…

我的一位同事告诉我,pdf抽取标题,用机器学习可以完美解决问题,抽取的准确率比较高.于是,我看了一些资料,就动起手来,实践了下. 我主要是根据以往历史块的特征生成一个决策树,然后利用这棵决策树,去判断一个新的块到底是不是标题.理论上,历史块的数量越庞大,那么结果越准确.其实经过实践不是这样的,我觉得影响结果判断的因素越少,而且库的数量达到一定数量后,判断越准确.这个记录块信息的历史库,就是供计算机学习的原料. 首先看下,如何形成一个决策树? private static DecisionTree…

熵(entropy).KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross-entropy)在机器学习的很多地方会用到.比如在决策树模型使用信息增益来选择一个最佳的划分,使得熵下降最大:深度学习模型最后一层使用 softmax 激活函数后,我们也常使用交叉熵来计算两个分布的“距离”.KL散度和交叉熵很像,都可以衡量两个分布之间的差异,相互之间可以转化. 1. 如何量化信息? 信息论是应用数学的一个分支,主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化.信…

决策树之系列一ID3原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html 应用实例: 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答.问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围.决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系列数据,然后给出游戏的答案.如下表 假如我告诉…

最近开始学习机器学习,以下会记录我学习中遇到的问题以及我个人的理解 决策树算法,网上很多介绍,在这不复制粘贴.下面解释几个关键词就好. 信息熵(entropy):就是信息不确定性的多少 H(x)=-ΣP(x)log2[P(x)].变量的不确定性越大,熵就越大. 信息获取量(Information Gain):这是ID3算法中定义的一个选择属性判断结点的算法.Gain(A)=H(D)-HA(D).就是本的信息熵与下一级的信息熵之差.用来确定信息获取量的多少,信息获取量最多的即选择为本级的判断属性.…

https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-…

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以…