总结了决策树归纳的基础知识和相关的扩展内容
1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。 2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很
它利用了概率论的原理,并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题,用方案分枝代表可供选择的方案,用概率分枝代表方案可能出现的各种结果,经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比
决策树的认识和理解!让更多的人认识人工智能
麦子学院的决策树源码,标上了我锁理解的注释,下载即能运行。
给单位同事做报告时写的一个决策树ppt,通俗易懂,希望大家喜欢
java 写的 决策树
分类决策树代码,其中包含了决策树代码和读取的csv文件,关键步骤有中文注释。
一份很有参考价值的资料
分类算法的实现“Adaboost”与各种弱学习者。弱分类器有决策树,树桩