基于树的学习算法是十分流行且应用广泛的一类非参数化的有监督学习算法，这些算法既可用于分类又可用于回归。基于树的学习算法的基础是包含一系列决策规则（例如，“如果他们是男性……”）的决策树。这些决策规则看起来很像...

其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。...

今天我们会使用真实的数据来建一棵决策树，编写代码，将其可视化，这样您即可明白决策树是如何在幕后工作的。这里我们使用sklearn中自带的数据集Iris flower data set，该数据集由来自三种鸢尾 （ Iris setosa ， Iris virginica...

相信大家都知道周志华的机器学习书，俗称西瓜书，被我们视为机器学习的入门和经典教材。全书大概一共包括17章，系统性地阐述了机器学习的基本原理，通俗易懂，却又不乏严谨。...

决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点，其中每个内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示类别。从顶部节点开始，所有样本聚在一起，经过根节点的划分，样本被分到不...

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。...

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之前一个一个讲还是有些零散而且更新的速度也慢，所以我还是打算先整理一波全部的算法，再逐一展开介绍比较好，原文来自Jason Brownlee 的文章《A Tour of Machine Learning Algorithms》。...

Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the...

选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub