1. MapReduce 简介 MapReduce是google于2004年提出的一种计算模型，用Matei（MIT分布式系统课程的讲师，强烈推荐）的话来说，MapReduce为编程人员提供了一个简单的接口，这个接口让他们可以像是在编写一般程序一样（当然你编写的程序必须符合MapReduce规定的编程规范），由MapReduce框架为整个任务进行划分、分发，在一个大型的商务集群中（MapRedu
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2024-04-17 15:36:35
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1. 决策树基本知识决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断依据，而性别、婚姻状况等等就是次要的判断依据。决策树构建的过程，就是根据特征的决定性程度，先使用决定性程
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2024-09-10 19:57:19
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1、 MapReduce优化MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。一、数据输入1、合并小文件：因为大量小文件会产生大量的Map任务，而任务的装载比较耗时，从而导致MR运行较慢2、采用CombineTextInputFormat来作为输入框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管
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2024-10-02 08:51:04
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1.什么是决策树 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或者非二叉树）。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，知
信息熵：生活中的所见所闻，都接触到许许多多的信息，有的信息对我们有用，有的无用。
原创
2023-01-27 12:26:53
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决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各 种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。这两个问题背后的原理十分复杂，我们会
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2023-08-18 15:45:53
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1 决策树自编程实现import numpy as np
import pandas as pd
import math
import time
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple("Node","children type content feature label")): # 孩子节点、分类特征的取值、节点内容、
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2023-07-19 15:38:52
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01 起决策树相关的理论知识，我们在这篇文章中有详细讲解。今天我们基于决策树原理，写一个函数来训练决策树吧。本文基于ID3算法构建决策树，此算法构建决策树的中心思想是：始终寻找信息增益最大的特征作为当前分支的最优特征信息增益，即：g(D,A)=H(D)-H(D|A)02 实现思路(ID3)利用训练数据，训练决策树，主要思路如下，共8个步骤，重点在于递归：自定义信息熵计算函数，用于计算数据集的信息熵
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2024-09-30 22:54:01
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python构建决策树代码 python决策树案例
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2023-05-29 23:24:06
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策，决策树是一种广泛使用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据进行分而治之，把复杂的问题转化为简单的决策序列。一、决策树的介绍对于决策树算法，想一棵树一样有节点与分支，每个节点代表一个特征属性，对应着数据集中的一个特征。每个节点都有一个决策规则，用于判断当前数据样本的特征属性值是否满足要
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2023-11-09 10:46:31
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实验环境python 3.6.5jupyter 决策树是什么 决策论中，决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮
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2023-06-26 23:42:37
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周五的组会如约而至，讨论了一个比较感兴趣的话题，就是使用SVM和随机森林来训练图像，这样的目的就是在图像特征之间建立内在的联系，这个model的训练，着实需要好好的研究一下，下面是我们需要准备的入门资料：在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，所以叫做随机森林。随机森林中的决策树之间是没有关联的，当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类看看这
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2024-05-13 14:49:43
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决策树优点：模型具有可读性、分类速度快。决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树剪枝。1 决策树模型与学习决策树的学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习 的算法通常是一个递归地选择最有特征，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。这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节
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2023-09-18 19:50:05
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1 #通过统计classList(标签列)中每种值的个数，得到次数最多的标签 2 def majorityCnt(classList): 3 classCount = {} 4 for vote in classList: 5 if vote not in classCount.keys(): 6 ...
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2021-07-23 14:04:00
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数据挖掘之决策树归纳算法的Python实现引自百度：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程决策树的算法原理：(1)通过把实例从根节点开始进行排列到某个叶子节点来进行分类的。(2)叶子节点即为实例所属的分类的，树上的每个节点说明了实例的属性。(
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2024-05-28 15:21:57
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在 CART 分类回归树的基础之上，我们可以很容易的掌握随机森林算法，它们之间的区别在于，CART 决策树较容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决该问题。随机森林的主要思想是：使用随机性产生出一系列简单的决策树，并组合它们的预测结果为最终的结果，可谓三个臭皮匠赛过一个诸葛亮，下面我们就来具体了解一下。产生随机森林的具体步骤产生随机森林的步骤大致为三步准备样本产生决策树循环第 1 、2
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2024-02-27 15:58:45
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决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法，之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 &nbs
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2023-12-21 09:32:25
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【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGBoost损失函数推导特点缺点模型参数LightGBM(light gradient boosting machine)RandomForest 决策树决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示
决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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2024-06-13 17:55:43
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