决策树的算法可谓是贴近我们的生活，通过下面的案例，你就会发现我们每天都在有意无意的使用着决策树算法（好厉害的样子）。

新智元编译 来源：arxiv编辑：闻菲、克雷格【新智元导读】今天，ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT，冯霁、俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能...

1. 决策树模型概述----1.1 决策树模型决策树模型 是一个模拟人类决策过程思想的模型,以找对象为例，一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？（年龄）...

总第106篇前言先来简短的回顾一下决策树原理：决策树学习的算法通常是一个递归地（根据某一准则，信息增益或基尼系数）选择最优切分点/特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程，这一过程...

选自HEARTBEAT作者：Ishan Sharma机器之心编译基于树的学习算法在数据科学竞赛中相当常见。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。其中，决策树算法也是引人关注的「随机...

选自arXiv作者：冯霁、俞扬、周志华机器之心编译自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后，这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日，南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型，它通过堆...

本文转载自：自然语言处理与机器学习供稿人：忆臻决策树算法中，在特征的选择过程，我们会使用到信息增益的概念。那么其最本质的信息熵的原理是怎样的？最大熵模型中，我们要让熵最大化，这个熵的原理又是什么...

分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。上面...

本文是该系列的第二篇，第一篇参见： 逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I.在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实 第一篇文章已经给出了很好的回答，不过在这里再补充一些。下面将...

对拓扑数据分析（TDA）不熟悉的人，经常会问及一些类似的问题：“机器学习和TDA两者之间的区别？”，这种问题的确难以回答，部分原因在于你眼中的机器学习（ML）是什么。下面是维基百科关于机器学习的说明：机器学习研究算法学习和构造，能...