【摘要】決策樹(shù)模型排名挖掘主題算法得票數(shù)發(fā)表時(shí)間作者陳述人1分類(lèi)611993Quinlan,HiroshiMotoda2聚類(lèi)k-Means601967MacQueen,JoydeepGhosh3統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)SVM581995Vapnik,QiangYang4關(guān)聯(lián)分析Apriori
2025-01-13 19:46
【摘要】DataMiningTool-DecisionTree福建省粒計(jì)算及其應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室趙紅2023年11月提要數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介決策樹(shù)的用途決策樹(shù)的建立(ID3)WekaJ48源碼解析21/31/2023數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介誰(shuí)加何種類(lèi)型的油?3姓名年齡收入
2025-01-13 19:34
【摘要】分類(lèi)與決策樹(shù)概述分類(lèi)與預(yù)測(cè)分類(lèi)是一種應(yīng)用非常廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),應(yīng)用的例子也很多。例如,根據(jù)信用卡支付歷史記錄,來(lái)判斷具備哪些特征的用戶(hù)往往具有良好的信用;根據(jù)某種病癥的診斷記錄,來(lái)分析哪些藥物組合可以帶來(lái)良好的治療效果。這些過(guò)程的一個(gè)共同特點(diǎn)是:根據(jù)數(shù)據(jù)的某些屬性,來(lái)估計(jì)一個(gè)特定屬性的值。例如在信用分析案例中,根據(jù)用戶(hù)的“年齡”、“性別”、“收入水平”、“職業(yè)”等屬性的值,來(lái)估計(jì)該
2025-08-05 03:50
【摘要】決策樹(shù)與隨機(jī)森林鄒博北京10月機(jī)器學(xué)習(xí)班&ML在線(xiàn)公開(kāi)課第1期2022年1月11日2/60目標(biāo)任務(wù)與主要內(nèi)容?復(fù)習(xí)信息熵?熵、聯(lián)合熵、條件熵、互信息?決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法?信息增益?ID3、、CART?Bagging與隨機(jī)森林
2025-01-06 05:07
【摘要】第6章決策樹(shù)主要內(nèi)容決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法決策樹(shù)研究問(wèn)題主要參考文獻(xiàn)主要內(nèi)容決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法決策樹(shù)研究問(wèn)題主要參考文獻(xiàn)第6章決策樹(shù)決策樹(shù)基本概念關(guān)于分類(lèi)問(wèn)題分類(lèi)(Classification)任務(wù)就是通過(guò)學(xué)習(xí)獲得一個(gè)目標(biāo)函
2025-01-13 18:39
【摘要】第8章決策樹(shù)演算法大綱?說(shuō)明決策樹(shù)演算法的概念?討論有趣決策規(guī)則的概念?用一個(gè)實(shí)例來(lái)展示決策樹(shù)的規(guī)則?探討決策樹(shù)的實(shí)際應(yīng)用?展示在龐大的資料集中如何應(yīng)用決策樹(shù)?在附錄中展示See5的決策樹(shù)分析過(guò)程決策樹(shù)?在資料探勘的領(lǐng)域中,決策樹(shù)(decisiontrees)被認(rèn)為是一種樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的規(guī)則(經(jīng)常被稱(chēng)
2025-01-12 21:57
2025-01-14 19:42
【摘要】決策樹(shù)-上武承羲內(nèi)容決策樹(shù)基礎(chǔ)經(jīng)典決策樹(shù)剪枝決策樹(shù)決策樹(shù):用來(lái)表示決策和相應(yīng)的決策結(jié)果對(duì)應(yīng)關(guān)系的樹(shù)。樹(shù)中每一個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)決策,該決策的值導(dǎo)致不同的決策結(jié)果(葉節(jié)點(diǎn))或者影響后面的決策選擇。示例:天氣風(fēng)陽(yáng)光不玩玩不玩玩玩雨
2025-01-13 19:35
【摘要】決策樹(shù)DecisionTree決策樹(shù)算法是一種歸納分類(lèi)算法,它通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集的學(xué)習(xí),挖掘出有用的規(guī)則,用于對(duì)新集進(jìn)行預(yù)測(cè)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。非參數(shù)學(xué)習(xí)算法。對(duì)每個(gè)輸入使用由該區(qū)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)的局部模型。決策樹(shù)歸納的基本算法
【摘要】數(shù)據(jù)分類(lèi)-決策樹(shù)目錄?基本概念?決策樹(shù)ID3算法?決策樹(shù)2學(xué)習(xí)目標(biāo)34定義?數(shù)據(jù)分類(lèi)?是指把數(shù)據(jù)樣本映射到一個(gè)事先定義的類(lèi)中的學(xué)習(xí)過(guò)程?即給定一組輸入的屬性向量及其對(duì)應(yīng)的類(lèi),用基于歸納的學(xué)習(xí)算法得出分類(lèi)?分類(lèi)問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中研究和應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一,如
2025-03-09 11:30
【摘要】決策工具-決策樹(shù)決策樹(shù)(DecisionTree)?所謂決策樹(shù)即由一些決策因子及決策值所組成的樹(shù)狀結(jié)構(gòu),每一個(gè)決策樹(shù)結(jié)點(diǎn)代表一個(gè)決策因子,每一個(gè)決策樹(shù)結(jié)點(diǎn)的分支代表決策因子的可能值,每一個(gè)決策樹(shù)的終點(diǎn)為樹(shù)葉,代表一個(gè)決策值。?決策樹(shù)讓規(guī)劃者集中思考什麼他能控制,什麼他不能控制.?決策樹(shù)是進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的決策方法.決策樹(shù)的建構(gòu)方式
2025-02-17 10:17
【摘要】決策樹(shù)算法及應(yīng)用拓展?內(nèi)容簡(jiǎn)介:?概述?預(yù)備知識(shí)?決策樹(shù)生成(BuildingDecisionTree)?決策樹(shù)剪枝(PruningDecisionTree)?捕捉變化數(shù)據(jù)的挖掘方法?小結(jié)概述(一)?傳統(tǒng)挖掘方法的局限性?只重視從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取規(guī)則,忽視了庫(kù)中數(shù)據(jù)的變化?挖掘
2025-01-13 19:37
【摘要】一.示例學(xué)習(xí)示例學(xué)習(xí)也稱(chēng)實(shí)例學(xué)習(xí),它是一種歸納學(xué)習(xí)。示例學(xué)習(xí)是從若干實(shí)例(包括正例和反例)中歸納出一般概念或規(guī)則的學(xué)習(xí)方法。第一個(gè)拱橋的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)第二個(gè)拱橋的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)程序歸納出的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)拱橋概念的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)例1假設(shè)示例空間中有橋牌中"同花"概念的兩個(gè)示例:示例1:花色(c1,梅花)∧花
【摘要】2023/2/14數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)(數(shù)據(jù)挖掘)1/344.建立模型之決策樹(shù)1.分類(lèi)預(yù)測(cè)的概念2.什么是決策樹(shù)3.決策樹(shù)的核心問(wèn)題①?zèng)Q策樹(shù)的生長(zhǎng),模型建立②決策樹(shù)的修剪4.?信息熵和信息增益?修剪算法2023/2/14數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)(數(shù)據(jù)挖掘)2/34分類(lèi)預(yù)測(cè)概念
2025-01-26 11:58
【摘要】決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法概要?簡(jiǎn)介?決策樹(shù)表示法?決策樹(shù)學(xué)習(xí)的適用問(wèn)題?基本的決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法?決策樹(shù)學(xué)習(xí)中的假想空間搜索?決策樹(shù)學(xué)習(xí)的常見(jiàn)問(wèn)題簡(jiǎn)介?決策樹(shù)方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)CLS,然后發(fā)展到ID3方法而為高潮,最后又演化為能處理連續(xù)屬性的。有名的決策樹(shù)方法還有CART和Assistant。