python机器学习之决策树分类详解
这篇文章主要介绍了python机器学习之决策树分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
R语言的主成分分析、因子分析、分类聚类、关联分析、回归分析、决策树
R语言的主成分分析、因子分析、分类聚类、关联分析、回归分析、决策树 1、主成分析主成分分析步骤（基于R）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。基本思想 主成分分析是设...
ML(4): 决策树分类
决策树（DecisionTree）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...
决策树算法原理(CART分类树)
决策树算法原理(ID3，C4.5)CART回归树决策树的剪枝在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归。对这些问题，CART(ClassificationAndRegressionTree)做了改进...
Python决策树分类算法学习
这篇文章主要为大家详细介绍了Python决策树分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
机器学习技法-决策树和CART分类回归树构建算法
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture重要！重要！重要~一、决策树（DecisionTree）、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...