ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例. ①对当前样本集合,计算所有属性的信息增益: ②选择信息增益最大的属性作为测试属性,把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集: ③若子样本集的类别属性只含有单个属性,则分支为叶子节点,判断其属性值并标上相应的符号,然后返回调用处:否则对子样本集递归调用

% ========================================================================= % 算 法 名 称: Spectral Clustering Algorithm % 编 码 作 者: Lee Wen-Tsao % 编 码 邮 箱: liwenchao36@163.com % 输 入 参 数: % W ---> 邻接矩阵 % k ---> 簇数目 % t ---> 拉普拉斯矩阵归一化处理类型 % ===========

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

一.决策树分类算法概述     决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类.例如对于如下数据集 (数据集) 其中,第一列和第二列为属性(特征),最后一列为类别标签,1表示是,0表示否.决策树算法的思想是基于属性对数据分类,对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 (决策树模型) 先是根据第一个属性将一部份数据区分开,再根据第二个属性将剩余的区分开.     实现决策树的算法有很多种,有ID3.C4.5和CART等算法.下面我们介绍ID3算法. 二.ID3算法的概述

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput

本文申明:本文原创,如有转载请申明.数据代码来自实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. Hello,又和大家见面了,今天心情出奇的好,不知道为什么.就是好...此处省略一万字...上一次和大家说了,决策树的理论部分,今天我们就来动手帮助眼科医生做一个系统,让这个系统学会给需要隐形眼睛的用户一个建议,让用户可以知道自己适合哪种眼睛.老规矩,系统先从数据中学习. 一:计算给定数据集的香浓熵 大家还记得我们上

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

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.

1.简单概念描述 决策树的类型有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的,这里不做详解,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的,本次定义主要针对ID3算法.下面我们介绍信息熵的定义. p(ai):事件ai发生的概率 I(ai)=-log2(p(ai)):表示为事件ai的不确定程度,称为ai的自信息量 H=sum(p(ai)*I(ai)):称为信源S的平均信息量—信息熵 Gain = BaseEntropy – newEntropy

决策树的分类过程和人的决策过程比较相似,就是先挑“权重”最大的那个考虑,然后再往下细分.比如你去看医生,症状是流鼻涕,咳嗽等,那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒,接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等.决策树的过程其实也是基于极大似然估计.那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢,这里有信息增益和基尼系数两个.ID3算法采用的是信息增益这个量. 根据<统计学习方法>中的描述,G(D,A)表示数据集D在特征A的划分下的信息增益.具体公式: G(D,A)

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 .在机器学习中,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.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵.这一度量是基于信息学理论中熵的概念,本文着重讲ID3算法. 假设存

弗洛伊德(Floyd)算法是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引入一个矩阵S,矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离. 假设图G中顶点个数为N,则需要对矩阵S进行N次更新.初始时,矩阵S中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值:如果i和j不相邻,则a[i][j]=∞

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止. 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点s

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

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

一.编写计算历史数据的经验熵函数 from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for elem in dataSet: #遍历数据集中每条样本的类别标签,统计每类标签的数量 currentLabel = elem[-1] if currentLabel not in labelCounts.keys(): #如果当前标签不在字典的key值中,则初始化该标签

决策树的ID3算法基于信息增益来选择最优特征,于是自己实现了一把,直接上代码. """ CreateTime : 2019/3/3 22:19 Author : X Filename : decision_tree.py """ import pandas as pd from math import log2 def create_data_set(): """Create 8 * 3 data set. two

看完CSDN上结构之法,算法之道的支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837     参考了台湾的林智仁教授写了一个封装SVM算法的libsvm库,下载地址: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,此外下载了一份libsvm的注释文档,下载地址: http://www.pami.sjtu.edu.cn/people/gpliu/document

一.决策树之ID3算法简述 1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论.这可以看做是决策树算法的起点.1993,Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法,称为机器学习的十大算法之一.ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树),用于预测.这样,决策树理论完全覆盖了机器学习中的分类和回归两个领域. 本文只做了ID3算法的回顾,所选数据的字段全部是有序多分类的分