决策树(Decision Tree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论.因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则.基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习.决策树算法在很多方面都有应用,如决策树

    数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来      {           persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value      }   同一个问题:不同的分类方法的类比           决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不

3.9各类型数据方法补充,转换,分类,编码,坑中菜 3.9.1数据类型方法补充 1.str:不可变 补充方法 s1.capitalize():首字母大写 s1 = "alex" s2 = s1.capitalize() print(s1) s1.title(): 每个单词首字母大写 s1 = "alex wusir" print(s1.title()) s1.swapcase():大小写反转 s1 = "AlEx" print(s1.swapca

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类 要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth.min_samples_leaf .min_samples_split.max_features和criterion参数. 运用GridSearchCV,寻找出最优参数. 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线. 步骤: 一.导入各种我们需要的模块或者数据集等 graphviz安装(安装完配置好路径还是不行的话重启一下电脑) from sklearn import tr

接着上一篇blog  当时在中标麒麟 龙芯上面安装了postgresql10.10 的版本 但是没搞定 uuid 当时遇到的问题: 0. 只安装postgresql数据库会报错如图示: 我验证了下 安装postgresql 安装盘里面的contrib 是不会产生 uuid 相关的文件 但是不会放到这个目录下面去 create extension "uuid-ossp"> ERROR: could not open extension control file "/usr

由于项目需要用到安卓多线程操作,结果开了四条线程,下载到平板一直很卡,CPU占用率暴涨.于是开始查找原因,发现是线程run()方法里的while(true)导致的, 下图是为解决时开启一条while(true)线程的CPU占用率,很明显,就开了一条,电脑模拟器CPU就占用了43%,开两条直接90%导致电脑卡死所以这个问题很严重. 这是解决后的CPU占用率,从图中可知,开启了25条线程也就占用了不到34%,所以效果很明显! 这是解决方法: 只需在while(true)循环内加上一句Thread.s

/** * 检测该分类下所有子分类,并输出ID(包括自己) * 数据库字段 catid pid */ function getChildrenIds ($sort_id){ include_once APPPATH.'/libraries/db.php'; $db = new Db(); $ids = $sort_id; $sql = "SELECT catid,pid FROM jy_category WHERE pid =".$sort_id; $result = $db->

一个例子: 两个盒子: 一个红色:2个苹果,6个橘子; 一个蓝色:3个苹果,1个橘子; 如下图: 现在假设随机选取1个盒子,从中.取一个水果,观察它是属于哪一种水果之后,我们把它从原来的盒子中替换掉.重复多次. 假设我们40%的概率选到红盒子,60%的概率选到蓝盒子.并且当我们把取出的水果拿掉时,选择盒子中任何一个水果还是等可能的. 问题: 1.整个过程中,取得苹果的概率有多大? 2.假设已经去的了一个橘子的情况下,这个橘子来自蓝盒子的可能性有多大? (这里,推荐一篇好文:数学之美番外篇:平凡而

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

1. 介绍         决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大优点: 1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析: 2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是

(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

来自<Effective Objective-C 2.0编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法>一书的摘要总结 一.熟悉Objective-C 了解Objective-C语言的起源 Objective-C为C语言添加了面向对象特性,是其超集.Objective-C使用动态绑定的消息结构,也就是说,在运行时才会检查对象类型.接收一条消息之后,究竟应执行何种代码,由运行环境而非编译器来决定. 理解C语言的核心概念有助于写好Objective-C程序.尤其要掌握内存模型与指针. 在类的头文件

1. 写这个只是为了自己记忆,有相关pdf文件,如需要留下邮箱.. 2. 在类的头文件中尽量少引入其他头文件 除非确有必要,否则不要引入头文件.一般来说,应在某个类的头文件中使用向前声明来提及别的类(使用@class),并在实现文件中引入那些类的头文件,这样做可以尽量降低类之间的耦合. 如果要声明某个类遵循某个协议,应该把这个协议放到分类中,或者把协议单独放在一个头文件中,然后将其引入. 3. 多用字面量语法,少用与之等价的方法 下面是两种方式的对比: // 使用字面量语法的例子 NSArray

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数

面系那个对象开发原则.高内聚.低耦合 软件设计中通常用耦合度和内聚度作为衡量模块独立程度的标准.划分摸块的一个准则就是高内聚低耦合. 这是软件工程中的概念,是判断设计好坏的标准,主要是面向OO的设计,主要是看类的内聚性是否高,偶合度是否低. 每一个类完成特定的独立的功能,这个就是高内聚.耦合就是类之间的互相调用关系,如果耦合很强,互相牵扯调用很多,那么会牵一发而动全身,不利于维护和扩展. 类之间的设置应该要低耦合,但是每个类应该要高内聚.耦合是类之间相互依赖的尺度.如果每个对象都有引用其它所有的

SPSS分类分析:决策树 一.决策树(分析-分类-决策树) "决策树"过程创建基于树的分类模型.它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值.此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具. 1.分段.确定可能成为特定组成员的人员. 2.层次.将个案指定为几个类别之一,如高风险组.中等风险组和低风险组. 3.预测.创建规则并使用它们预测将来的事件,如某人将拖欠贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性. 4.数据降维和变量筛选.从大的变量集中选择有用的预测变量子集

一对多(One-vs-Rest classifier) 将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归.SVM)方法扩展到多类. 参考:http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html “一对多”方法 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样 本就构造出了k个binary分类器.分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类. 假如我有四类要划分(也就是4个Label),他们是A.B.C.D. 于是我在抽取训练集

1.Objective-C 起源: 在 C 语言基础上添加了面向对象特性,是 C 语言的超集.Objective-C 由 SmallTalk 语言演变过来,使用消息结构,运行环境由运行环境决定. OC 对象所占内存总是分配在堆空间,绝不会在栈空间分配内存.不含 * 的变量,保存的不是OC对象,可能使用栈空间. 2.在类的头文件中,应尽量少引用其他头文件: 在编译一个使用其他类的头文件(.h文件)时,如果不需要知道那个类的实现细节,可以使用 @class ***; 即可.在实现文件中(.m),需要

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议 决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器 缺点:可能会发生过度匹配问题 使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器