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决策树是最简单的机器学习算法,它易于实现,可解释性强,完全符合人类的直观思维,有着广泛的应用。决策树到底是什么?简单地讲,决策树是一棵二叉或多叉树(如果你对树的概念都不清楚,请先去学习数据结构课程),
深度解析决策树的原理以及很多的列子,是机器学习的绝佳教程宝贝
可以将多源数据用于影像分类当中,这就是专家知识的决策树分类器,本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。本专题包括以下内容:专家知识分类器概述知识(规则)定
模式识别中,从5经典算法就是决策树,决策树的剪枝对算法的效率很重要,希望这篇《决策树剪枝方法综述》能带来帮助
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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。此文
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对于分类和回归两种 离散属性和连续属性的处理 缺失值的处理
讲述决策树的原理 举例讲决策树如何计算并生成