选自Machine Learning Mastery作者：Jason Brownlee机器之心编译参与：沈泽江、吴攀决策树算法是一个强大的预测方法，它非常流行。因为它们的模型能够让新手轻而易举地理解得和专家一样好，所以它们比较流行。同时，最终生成的决策树能够解释做出特定预测的确切原因，这使它们在实际运用中倍受亲睐。同时，决策树算法也为更高级的集成模型（如 bagging、随机森林及 gradien
最近开始学习机器学习，以下会记录我学习中遇到的问题以及我个人的理解 决策树算法，网上很多介绍，在这不复制粘贴。下面解释几个关键词就好。 信息熵（entropy）：就是信息不确定性的多少 H(x)=-ΣP(x)log2[P(x)]。变量的不确定性越大，熵就越大。  
# 实现Python按照依赖包的流程
## 引言
在Python开发中，我们经常会使用各种第三方库来加快开发速度和提供更多功能。这些第三方库通常会有依赖关系，即一个库可能依赖于其他库才能正常工作。因此，在开发过程中，我们需要确保所有依赖的库都被正确安装和管理。本文将介绍如何使用常用的工具和方法来实现Python按照依赖包的过程。
## 流程概述
下面是实现Python按照依赖包的流程图：
`
原创
2024-02-02 11:08:08
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# Python按照pika包实现消息队列
## 介绍
在开发过程中，我们经常会遇到需要使用消息队列的情况。消息队列可以帮助我们实现应用程序之间的异步通信，提高系统的可靠性和可扩展性。而Python中的pika包则是一个用于处理消息队列的强大工具。
本文将指导你如何使用pika包来实现Python中的消息队列。我们将以一个简单的例子来讲解整个流程，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
原创
2023-08-22 07:58:35
116阅读
# 实现“cmd python 按照包”的方法
## 1. 整件事情的流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，然后逐步操作实现“cmd python 按照包”的功能。以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开命令提示符(cmd) |
| 2 | 输入python命令 |
| 3 | 执行import语句导入需要的包 |
| 4 | 安
原创
2024-06-12 04:41:01
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《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#96目录一. sklearn决策树完整入参设置 二. 参数解释(一) 训练参数 (二) 模型训练(三) 模型训练后方法与属性 三.代码 一. sklearn决策树完整入参设置clf = tree.DecisionTreeClassifier(
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2023-07-25 21:04:35
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# Python 决策树包的实现流程
## 1. 了解决策树算法
在开始使用 Python 实现决策树包之前，我们需要先了解决策树算法的基本原理。决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过对样本数据进行递归分割，构建一个树形模型来进行分类或回归预测。决策树的核心是选择合适的属性进行分割，并根据属性值的不同进行分支。
## 2. 安装 Python 决策树包
在开始编写代码之前，我们需要先安
原创
2023-07-20 09:11:54
1046阅读
学习决策树时，发现如果要用python画决策树，python需要导入Graphviz库，看了几篇csdn，发现个别文章不是很全，会出错误，这里简单记录下完整过程。 文章目录0.下载Graphviz-2.38.msi1.安装Graphviz-2.38.msi2.配置环境变量3.验证4.跑个图看看5.总结 0.下载Graphviz-2.38.msigraphviz-2.38 .msi当然这里你去官网安
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2023-10-02 21:16:06
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决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
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2024-04-28 16:58:43
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背景与原理：决策树算法是在各种已知情况发生概率的基础上通过构成决策树来求某一事件发生概率的算法，由于这个过程画成图解之后很像一棵树形结构，因此我们把这个算法称为决策树。而在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射，一棵决策树的每个内部节点会处理数据的某个维度对应的变量，根据这个变量的取值向下进行分支，直到走到叶节点，每个叶节点代表输入对应的一个最终输出。决策树生成算法有
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2023-06-13 19:58:10
191阅读
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。2、决策树 场景场景1：一个
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2024-02-12 13:45:28
50阅读
Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
26阅读
（原创作者：陈玓玏）import math
import random
'''
时间复杂度记忆-
冒泡、选择、直接插入排序需要两个for循环，每次只关注一个元素，平均时间复杂度为O（n2）O（n2）（一遍找元素O(n)O(n)，一遍找位置O(n)O(n)）
快速、归并、希尔、堆基于二分思想，log以2为底，平均时间复杂度为O(nlogn)O(nlogn)（一遍找元素O(n)O(n)，一遍找
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2023-12-21 06:29:40
43阅读
A.1 ndarray对象内幕ndarray如何灵活的部分原因使每个数组对象都是一个数据块的分步视图。例如，数组arr[::2,::-1]如何做到不复制任何数据。原因是ndarray不仅仅是一块内存和一个type，它还具有"跨步"信息，使数组能够以不同的步长在内部中移动。更准确的说，ndarray内部包含以下内容:指向数据的指针-即RAM中或内存映射文件中的数据块数据类型或dtype，描述数组中固
如何按照概率选择数字 Python 方案解决一个具体问题
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## 问题背景
在某个游戏中，玩家需要进行一系列的抽奖操作。每次抽奖都有不同的奖励，但不同奖励出现的概率并不相同。为了使游戏的抽奖过程更加公平，我们需要编写一个程序来按照概率选择奖励。
## 解决方案
我们
原创
2023-12-28 08:27:55
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机器学习实验二---决策树python一、了解一下决策树吧决策树基本流程信息增益决策树的优缺点二.数据处理三.决策树的构建计算给定数据集的香农熵按照给定特征划分数据集选择最好的数据划分方式:递归构建决策树四.使用Matplotlib注解绘制树形图五.总结出现的问题及解决办法:实验结果分析2022/11/12 一、了解一下决策树吧决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法．以二分
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2023-09-10 21:30:44
77阅读
决策树决策树是一种基本的分类与回归方法，通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。树由节点和有向边组成，节点分内部节点（特征或属性）和叶节点（表示一个类）用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点。重复上述过程，直到达到叶节点。首先，构建根节点，将所有训练数据都放在根节点。选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使各个子集有
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2023-07-15 21:23:47
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机器学习—决策树算法的python实现想要实现的效果先来看下结果程序原理数据完整代码（附有具体解析） 想要实现的效果对于这个不好玩的决策树，我想要得到的就是通过决策树训练我的数据然后生成这棵决策树，再进行测试，把辣鸡数据输入得出最后的预测结果先来看下结果1.得到的辣鸡决策树 哇，调用graph模块竟然可直接生成如下的PDF图片诶 2.那随手在来张测试结果的截图吧程序原理这个什么鬼原理就是先将训练
# Python调用决策树包
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树结构来建立模型，并根据特征值进行分类或预测。Python作为一种强大的编程语言，有许多机器学习的包可以用来调用决策树算法，如scikit-learn、pytorch等。本文将介绍如何使用Python调用决策树包进行分类任务。
## 安装决策树包
首先，我们需要安装决策树包。以scikit-learn为例，可以
原创
2023-09-19 17:27:50
73阅读
# 使用Python实现决策树算法
决策树是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类与回归问题。本文将带您从零开始实现一个简单的决策树算法，具体步骤如下：
## 流程概述
为了能够更有条理地实现决策树算法，我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
