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.

分类算法-k近邻算法(KNN): 定义: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似 (即特征空间中最邻近) 的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧氏距离,比如说 sklearn k-近邻算法API: 问题: 1. k值取多大?有什么影响? k值取很小:容易受到异常点的影响 k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化 2. 性能问题 k-近邻算法的优缺点: 优点

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

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

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

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

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

Chapter1_housing_price_predict .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .ta

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

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 09:36:49 2018 @author: zhen """ """ 分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响 """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

[摘要]最近看到越来越多的安全圈的同学开始关注UBA或者UEBA的相关产品和技术,恰好这一段时也一直在跟进UBA产品的状况,正如Gartner报告所述,最具创新能力的UBA供应商往往都是一些初创公司,我们比较了IBM.HPE.Splunk这类大公司的UBA产品,但是感觉无非就是SIEM产品的更新升级罢了,相反一些名不见经传的初创公司如Balabit.Sqrrl等的UBA产品到让人眼前一亮.在参考业界的同时,我们也在UBA的核心算法上做了一番研究,要知道UBA之所以号称下一代SIEM,其核心就是将

sklearn中的多项式回归算法 1.多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的,它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征,使得原始数据集的维度增加,然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解,从而得到相应的预测结果和各项的系数. 2.多项式回归的函数在pyhton的sklearn机器学习库中没有专门的定义,因为它只是线性回归方式的一种特例,但是我们自己可以按照多元线性回归的方式对整个过程进行相关的定义,然后包装成为一个函数进行相关的调用即

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算

C4.5算法是对ID3算法的改进,在决策树的生成过程中,使用了信息增益率作为属性选择的方法,其具体的算法步骤如下: 输入:训练数据集D,特征集A,阈值e 输出:决策树T 1.如果D中所有实例属于同一类C,则置T为单结点树,并将C作为该结点的类,返回T 2.如果A=∅,则置T为单结点树,并将D中实例数最大的类C作为该结点的类,返回T 3.否则,计算A中各特征对D的信息增益率,选择信息增益率最大的特征Ak 4.如果Ak的信息增益率小于阈值e,则置T为单结点树,并将D中实例数最大的类C作为该结点的类,

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

转:C4项目中验证用户登录一个特性就搞定   在开发过程中,需要用户登陆才能访问指定的页面这种功能,微软已经提供了这个特性.     // 摘要:    //     表示一个特性,该特性用于限制调用方对操作方法的访问.    [AttributeUsage(AttributeTargets.Class | AttributeTargets.Method, Inherited = true, AllowMultiple = true)]    public class AuthorizeAttr

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

主要内容: 一.决策树模型 二.信息与熵 三.信息增益与ID3算法 四.信息增益比与C4.5算法 五.决策树的剪枝 一.决策树模型 1.所谓决策树,就是根据实例的特征对实例进行划分的树形结构.其中有两种节点:内节点表示一个特征,叶子结点表示一个类(或称为标签). 2.在决策树中,从根节点开始,对实例的所有特征进行测试,根据测试结果,选择最合适的特征作为依据,将实例分配到其子节点上:此时,每一个子节点都对应着该特征(即父节点上的特征)的一个取值.之后一直递归下去,直到所有节点上所有实例的类都一样.