目录 理论介绍 什么是分类 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 C4.5 python实现 参考资料 理论介绍 什么是分类 分类属于机器学习中监督学习的一种.模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的"指导"下进行,新数据使用训练集中得到的规则进行分类. 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 注:生成的决策树有误,fair对应的应该是yes,excellent对应的应该是no C4.5 python实

建议116:避免用非对称算法加密文件 MD5值或者说HASH值是一种不可逆的算法.如果需要从密文还原成明文,那么就需要对称和非对称这两类可逆算法了. 对称算法示意图: 在对称算法中,首先需要发送方和接收方协定一个密钥K.K可以是一个密钥对,但必须是加密密钥和解密密钥之间能相互推算出来的.在最简单也是最常用的对称算法中,加密和解密共享一个密钥.在上图,为了简单起见,使用的就是一个密钥.密钥K为了防止被第三方获取,可以通过一个秘密通道由发送方传送给接收方.当然,这个秘密通道可以有任何形式,如果觉得有

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

在上述两篇的文章中主要讲述了决策树的基础,但是在实际的应用中经常用到C4.5算法,C4.5算法是以ID3算法为基础,他在ID3算法上做了如下的改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,公式为GainRatio(A): 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法与其它分类算法如统计方法.神经网络等比较起来有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞!于是便由再次埋头看起算法来!说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C4.5算法,毕竟这是当年各个“鼻祖”在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了! 那我们现在就来具体看看C4.5算法到底是个什么东东?我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是什么,其本质目的实质就是预测!在一个系统当中,通过输入某些属性值可以预测出我们的预测属性!这么说可能

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

原文:编写高质量代码改善C#程序的157个建议[1-3] 前言 本文主要来学习记录前三个建议. 建议1.正确操作字符串 建议2.使用默认转型方法 建议3.区别对待强制转换与as和is 其中有很多需要理解的东西,有些地方可能理解的不太到位,还望指正. 建议1.正确操作字符串 字符串应该是所有编程语言中使用最频繁的一种基础数据类型.如果使用不慎,我们就会为一次字符串的操作所带来的额外性能开销而付出代价.本条建议将从两个方面来探讨如何规避这类性能开销: 1.确保尽量少的装箱 2.避免分配额外的内存空间

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测

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

编写高质量代码:改善Java程序的151个建议 --[52~64] 推荐使用String直接量赋值 Java为了避免在一个系统中大量产生String对象(为什么会大量产生,因为String字符串是程序中最经常使用的类型),于是就设计了一个字符串池(也叫作字符串常量池,String pool或String Constant Pool或String Literal Pool),在字符串池中容纳的都是String字符串对象,它的创建机制是这样的:创建一个字符串时,首先检查池中是否有字面值相等的字符串,

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

机器学习术语 归纳总结机器学习相关的基本术语,以一批西瓜的数据为例,例如:(色泽=青绿:根蒂=蜷缩:敲声=浊响),(色泽=乌黑:根蒂=稍蜷:敲声=沉闷),(色泽=浅白:根蒂=硬挺:敲声=清脆)... 示例(instance)/样本(sample):对于某个事件或对象的描述(上例中的一个西瓜) 数据集(data set):一组记录的合集 属性(attribute)/特征feature):反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,如:色泽.根蒂.敲声 属性值(attribute value):属性上

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

建议155:随生产代码一起提交单元测试代码 首先提出一个问题:我们害怕修改代码吗?是否曾经无数次面对乱糟糟的代码,下决心进行重构,然后在一个月后的某个周一,却收到来自测试版的报告:新的版本,没有之前的版本稳定,性能也更差了,Bug似乎也变多了.也就是说,重构的代码看上去质量更高了,可实际测试结果却不如人意. 几乎每个程序员都因为此类问题纠结过.我们要修改的代码也许来自某些不负责任或经验欠佳的程序员,也许这些代码是自己一年前写的,但是看上去已经惨不忍睹.我们想要修改这些代码,却担心重构出别的问题.

建议119:不要使用自己的加密算法 很多人认为自己写的加密算法才是安全的,因为该算法只有“自己知道”.很遗憾,这是大错特错. 首先,我们不是秘密学专家,如果我们随随便便写个算法就称得上是加密算法的话,那么世界上就不会存在“密码学”这个专门的学科了. 其次,应当记住的是:让数据安全的不是加密算法本身,而是密钥. 当今世界上有许多流行的加密算法都是公开源码和逻辑的,如DES.AES.RC4.RSA.TEA.MD5等.试图让算法保密是不可能的.各类源码分析工具和内存分析工具都可以通过程序的执行过程反编

建议117:使用SSL确保通信中的数据安全 SSL(Secure Socket Layer)最初是由NetScape公司设计的,用于Web安全的网络协议.目前它已经广泛应用到各类网络传输通信中了.SSL利用数字证书技术(非对称加密),保证了通信过程中的唯一性.不可篡改性.不可抵赖性.SSL通道原理图: 非对称加密中: 秘钥分为两部分:公钥PK和私钥SK. 公钥用于加密数据用,私钥用于解密. 公钥可公开而且应该公开,私钥只属于创建者. 经过公钥加密的数据只有证书创建者才能解密.这是构成SSL通道所