Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decision Tree in Action Summary…

[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…

这里先再次提出我们利用aggregation获取更好性能的Hypothesis G所涉及的方法:blending,就是在得到g_set之后进行融合:learning呢?就是在线online的获取g并融合.以下就是关于整个aggregation所涉及到的方法总结: 当中Bagging.AdaBoost我们都已经探讨.它们各自是基于uniform(voting / average)和non-uniform(linear)的aggregation type,那么以下就開始介绍一个基于condition…

这是我们已经学到的(除Decision Tree外) 下面是一个典型的decision tree算法,有四个地方需要我们选择: 接着介绍了一个CART算法:通过decision stump分成两类,衡量子树的标准是,将数据分成两类后,这两类数据的纯度(purifying). 下面是不纯度的衡量: 最后是什么时候停下来: decision tree可能overfitting,需减小Ein和叶子的数目(表示树的复杂度) 如果缺少某一特征的话,可找一替代特征: 将CART和Adaboost进行对比:A…

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…

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本文主要基于台大林轩田老师的机器学习技法课程中关于使用融合(aggregation)方法获得更好性能的g的一个总结.包含从静态的融合方法blending(已经有了一堆的g,通过uniform:voting/average.non-uniform:linear/non-linear和condition的融合形式来获取更好地性能).动态融合方法learning(没有一堆的g set,而是通过online learning获取g,边学习g,变边进行融合,对照于blending中的uniform融合形式…

首先沿着上节课的AdaBoost-Stump的思路,介绍了Decision Tree的路数: AdaBoost和Decision Tree都是对弱分类器的组合: 1)AdaBoost是分类的时候,让所有的弱分类器同时发挥作用 2)Decision Tree是每次根据condition让某个弱分类器发挥作用 林强调了一点,Decision Tree很多套路都是前人的insights,觉得这用好就这样处理了,没有那么完备的理论保证. 从递回的角度,可以这样看Decision Tree: Decisi…

Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary…

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