"" """ import numpy as np from math import log import operator import json #生成海洋生物数据 def createData(): data = [[1,1,'yes'], [1,1,'yes'], [1,0,'no'], [0,1,'no'], [0,1,'no']] labels=['不浮出水面可生存','脚蹼'] return data, labels #生产西瓜数据 # ==…

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树…

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树…

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林.关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章]的目的是对决策树的概念原理.计算方法进行梳理.本文主要参考文献的[1][2]的图片和例子.另外,[3]写的也比较仔细,…

Decision Tree 及实现 标签: 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报  分类: Data Mining(25)  Python(24)  Machine Learning(46)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feat…

咱们正式进入了机器学习的模型的部分,虽然现在最火的的机器学习方面的库是Tensorflow, 但是这里还是先简单介绍一下另一个数据处理方面很火的库叫做sklearn.其实咱们在前面已经介绍了一点点sklearn,主要是在categorical data encoding那一块.其实sklearn在数据建模方面也是非常666的.一般常用的模型都可以用sklearn来做的.既然它都这么牛逼了,咱们为啥还要学TensorFlow呢?其实主要的原因有两个,一是因为Google在流量方面的强势推广,导致绝…

决策树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布.树的最顶层是根结点.  决策树的构建 想要构建一个决策树,那么咱们首先就需要有一定的已知信息来作为决策树的构建依据. 我们采用下图的数据来进行构建 决策树 一个完整的数据应该包括数据特征和对应的决策信息 下表中的数据,代表对购买电脑的客户信息的记录,分为age/imcome/student...等信息 在该数据源中,age 到 credit_rating 这4列称…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分.如今我们得到了每一个特征值得信息熵增益,我们依照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点.数据集和二叉树的图见下. (二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的) 数据集:    决策树: 2.代码实现部分      由于上一节,我们通过chooseBestFeatureToSplit函数已经能够确定…

本文转自:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/05/17/2539023.html 最近在研究规则引擎,需要学习决策树.决策表等算法.发现篇好文对我这个初学者很有指导价值,先转再细品. 1. 什么是决策树 咱们直接切入正题.所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树. 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…

BP算法是神经网络的基础,也是最重要的部分.由于误差反向传播的过程中,可能会出现梯度消失或者爆炸,所以需要调整损失函数.在LSTM中,通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题,用tensorflow实现的过程中,需要进行梯度修剪操作,以防止梯度爆炸.RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题,所以步数超过5步以后,记忆效果大大下降.LSTM的效果能够支持到30多步数,太长了也不行.如果要求更长的记忆,或者考虑更多的上下文,可以把多个句子的LSTM输出组合起来作为另一个LSTM的输入.下面上传用…

转载:火烫火烫的 个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础,所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章,给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的,如果你感觉不好阅读的话,优秀的国人已经把它翻译出来了. 一步一步弄懂反向传播的例子(中文翻译) 然后我使用了那个博客的图片.这次的目的主要是对那个博客的一个补充.但是首先我觉得先用面向过程的思想来实现一遍感觉会好一点. 随便把文中省略的公式给大家给写出来.大家可以先看那篇博文 import numpy as np #…

决策树 -- 简介         决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的.每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树. 决策树是一种有监管学习的分类方法.决策树的生成算法有 ID3 .C4.5 和 CART(Classification And Regression Tree)等,CART的分类效果一般优于其他决策树.         决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始,待测数据与决策树…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

[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…

一 决策树 原理:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构.决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成.结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node).内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类.而最上面的结点就是决策树的根结点(root node). 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,上图就是一个决策树. 长方形:decision block  判断模块 椭圆:terminating bloc…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:袁明凯|腾讯IEG测试开发工程师 决策树的基础概念 决策树是一种用树形结构来辅助行为研究.决策分析以及机器学习的方式,是机器学习中的一种基本的分类方法.决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.决策树用于对条件→到决策的过程…

使用的Decision Tree中,对MNIST中的灰度值进行了0/1处理,方便来进行分类和计算熵. 使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下,分类结果的正确率如何.实验结果如下. #Test change pixel data into more categories than 0/1:#int(pixel)/50: 37%#int(pixel)/64: 45.9%#int(pixel)/96: 52.3%#int(pixel)/128: 62.48%#int(pixel)/152…

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声…

热身:分类问题若干策略 SVM, LR, Decision Tree的比较 同样是分类:SVM.LR.决策树,三者之间有什么优劣势呢? 答:Are decision tree algorithms linear or nonlinear: nonlinear! 更接近 "神经网络". 一.与"判别式分类"的比较 Ref:逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案 逻辑回归 LR LR的优势: 对观测样本的概率值输出 实现简单高效 多重共线性的问题可以通过L2正则化来应对…

Decision Tree算法的思路是,将原始问题不断递归地细分为子问题,直到子问题直接可获得答案为止.在模型训练的过程中,根据训练集去做树的生长(Grow the tree),生长所有可能的Branches,最终达到叶子节点(leaf nodes).在预测过程中,则遍历树枝,去寻找和预测目标最相近的叶子. 构建决策树模型: 而在构建过程中的主要问题是,选择数据集的哪个feature来做分割.这里用到了Greedy Search.形象地说,每走一步,都选择当前情况下最好的路径,而不管下一步如何或…

(注:本篇博文是对<统计学习方法>中决策树一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~) 决策树(decision tree)属于分类/回归方法.其具有可读性.可解释性.分类速度快等优点.决策树学习包含3个步骤:特征选择.决策树生成.决策树修剪(剪枝). 0 - 决策树问题 0.0 - 问题描述 假设训练集为 $$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots ,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n…

第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 决策树 概述 决策树(Decision Tree)算法主要用来处理分类问题,是最经常使用的数据挖掘算法之一. 决策树 场景 一个叫做 "二十个问题" 的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一…

决策树的概念其实不难理解,下面一张图是某女生相亲时用到的决策树: 基本上可以理解为:一堆数据,附带若干属性,每一条记录最后都有一个分类(见或者不见),然后根据每种属性可以进行划分(比如年龄是>30还是<=30),这样构造出来的一棵树就是我们所谓的决策树了,决策的规则都在节点上,通俗易懂,分类效果好. 那为什么跟节点要用年龄,而不是长相?这里我们在实现决策树的时候采用的是ID3算法,在选择哪个属性作为节点的时候采用信息论原理,所谓的信息增益.信息增益指原有数据集的熵-按某个属性分类后数据集的熵.…

决策树是一种常见的机器学习模型.形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策.由此,我们引出决策树模型. 一.决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点则对应决策结果.其它每个节点则对应一个属性测试,每个节点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到不同子节点中.决策树学习的目的是,产生一棵泛化能力强,i.e.处理未见示例能力强的决策树. 决策树的基本流程遵循分治策略.基本算法的伪码书中已经给出: 从中看出,决策树是一个递归过程,有三种情形会导致递归返回: 当…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支 算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念 设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…