python 机器学习决策树算法实现

讲述决策树的原理 举例讲决策树如何计算并生成

决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一 是一种逼近离散值函数的方法 很好的健壮性 能够学习析取表达式 ID3, Assistant, C4.5 搜索一个完整表示的假设空间 归纳偏置是优先选择较小的树

机器学习算法 决策树 ID3算法 python3 带例子可直接运行

1、tree.py：决策树代码 2、treePlotter.py：在matplot中生成树形图的代码 3、classifierStorage.txt：生成树的测试数据 4、lenses.txt：决策树

机器学习决策树

引言 本文介绍了决策树,它和KNN一样,也是一个非参数学习算法;决策树可以解决多分类问题,同时也可以解决回归问题。 决策树具有非常好的可解释性。 决策树 先来看下什么是决策树。决策树描述了一些规则,根

决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,决策树模型呈树形结构,树中包含叶子节点与内部节点。本实验为利用MATLAB进行决策树算法的生成。实验数据为人民币模型,包含100,50,

决策树算法 对决策树有很深的讲解,决策分析

Python机器学习实战源码决策树KNN逻辑回归SVM数据挖掘算法

本压缩包包含： 1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件； 2.项目用的数据（csv格式）； 3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考