”算法树学习“ 的搜索结果

     今天这篇文章不是来劝你们学习数据结构与算法的，也不是来和你们说数据结构与算法有多重要。 主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的，有没有什么捷径，是要看视频还是看书，去哪刷题等…而且有些...

     最近在学习数据挖掘，算法的重要性可想而知，先学习下理论，本篇是关于决策树算法，参考了一些博客，觉得写的非常不错。后面会结合代码来实现这些算法，并尝试着使用mahout等框架来使用这些算法解决实际的问题

     决策树的经典算法：ID3算法 改进：C4.5算法 Hunt算法 决策树的优缺点 MATLAB实现决策树分类算法 基于python实现决策树 决策树原理概述 决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其进行分类。...

决策树算法介绍

标签：   决策树  ID3  C4.5

     一. 前言 本篇博文主要对决策树算法做一个总结。主要内容包括，ID3算法和C4.5算法的简单介绍、CART算法的重点介绍和决策树是如何剪枝的，以及决策树的优...决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和...

路径规划算法

标签：   算法  图论

     文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法 前言 随着机器人技术、智能控制...

     python有一个非常棒的机器学习依赖包sklearn，用于实现机器学习的很多算法，本文将介绍用sklearn中的决策树的接口来实现决策树。决策树是一种用于分类的算法，是一种监督学习算法，具体有id3、c4.5和cart三种算法...

     二、机器学习算法及其代码实现–决策树1、决策树决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类...

     考前知识点整理算法分析基础算法的定义算法正确性算法的性质程序的定义程序与算法的区别算法设计和分析的步骤复杂度分析算法的时间复杂性算法渐近复杂性渐近分析的记号渐近上界记号渐近下界记号非紧上界记号非紧下界...

     一、决策树原理 决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树...

     决策树和随机森林都是常见的机器学习算法，用于分类和回归任务，本文将对这两种算法进行介绍。总之，决策树和随机森林都是基于树结构的机器学习算法，具有可解释性和特征选择的能力。随机森林是多个决策树的集成模型...

     在学习之前先了解几个概念。 信息量: 香农被称为“信息论之父”，他认为“信息就是用来消除不确定的性的东西”，也就是信息量越大，不确定性就越小，信息量的大小与事件发生的概率成反比。 信息量的公式为：l(x)= -...

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