写在前面额、、、最近开始学习机器学习嘛，网上找到一本关于机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。什么是K-近邻算法？简单的说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称
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2024-03-07 14:08:17
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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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# Python 实现决策树分类
决策树是一种常用的分类和回归工具，它通过将数据分成多个区域来帮助我们做出决策。决策树以树状结构展现，根节点表示整个数据集，内部节点表示特征测试，叶节点表示类别或输出值。Python 的 `scikit-learn` 库提供了简单而强大的决策树实现。
## 决策树的基本原理
决策树的工作原理基于选择一个特征来分割数据集，以最大化类别纯度。常用的分割准则有信息增
目录深度优先搜索的节点二叉树的后序遍历post order算法决策树信息、熵以及信息增益的概念决策树构造例子可视化CART随机森林深度优先搜索的节点dfs：Depth First Search，深度优先搜索我们在做dfs的时候，当访问到一个节点时，会出现四种情况： 1.此节点未被访问过，则此次的访问关系边（发起点——>接受点）称为树边（tree edge）； 2.此节点被访问过但此节点的子孙
可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。本专题包括以下内容：专家知识分类器概述知识（规则）定义ENVI中Decision Tree的使用 概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合
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2023-11-08 00:37:36
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1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象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：  
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2024-01-06 09:40:42
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引言前面我们分享过一篇决策树算法叫ID3:ID3决策树原理分析及python实现。首先我们来回顾下ID3算法。ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。这种按某种特征切分完数据集后，当前特征在下次切分数据集时就不再起作用，因此会存在切分方式过于迅速地问题。ID3算法还存在另一个问题就是它不能直接处理连续型特征，因此算法需要改进。于是有人提出了二元切分法很好的解决
原创
2023-03-07 12:50:30
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在 https://machinelearningmastery.com/implement-decision-tree-algorithm-scratch-python/ 中给出了CART(Classification and Regression Trees,分类回归树算法,简称CART)算法的Python实现，采用的数据集为Banknote Dataset，这里在原作者的基础上，进行了略
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2018-10-04 08:53:21
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遥感影像实现决策树分类 Python是一项重要的技术，广泛应用于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域。利用遥感数据进行分类，可以帮助我们分析地表特征、监测环境变化及进行决策支持。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python实现遥感影像的决策树分类，具体包括技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
### 背景描述
在遥感影像分类的过程中，我们常常需要通过获取的影像数据来识别和分类
在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图本节将学习如何编写代码绘制如下图所示的决策树。1、Matplotlib注解 Matplotlib提供了一个注解工具annotations，非常有用，可以在数据图形上添加文本注释。注解通常用于解释数据的内容。#使用文本注解绘制树节点
import matplotlib.pyplot as plt
#定义文本框和箭头格式
decisionNode
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2023-06-16 09:31:26
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决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据进行分析，从而构造决策树，通过决策树来对测试数据进行分类，同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图：图中方形方框代表叶节点，带圆边的方框代表决策节点，决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类。那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢？这里涉及要信息论中一个
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2023-11-30 06:27:09
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文章目录前言1 决策树的基本流程2 决策树的属性划分2.1 信息增益（ID3算法）2.2 C4.5算法（信息增益比）2.3 CART算法（基尼指数）3 决策树的减枝处理4 决策树中的连续值和缺失值5 多变量的决策树6 sklearn中的决策树总结 前言决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 但是对于决策树回归，跟决策树分类差不多，是在决策树分
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2023-12-27 12:52:04
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本文代码以及相应数据集 ID3算法：核心是在决策树各个节点上应用 信息增益 准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。ID3算法还存在另一个问题，它不能直接出来连续型特征。只有事先将连续
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2023-11-28 12:27:40
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作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
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2024-05-06 11:32:24
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# 决策树分类的Java实现
## 引言
决策树是一种流行的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它的工作原理是通过一系列的简单决策来进行预测。每个内部节点代表一个特征的测试，叶子节点代表某个类别的结果。与其他机器学习算法相比，决策树的优点在于其可解释性和易于理解的结构。
本文将介绍如何在Java中实现一个简单的决策树分类器，并通过示例代码演示其基本用法。
## 决策树的基本概念
在构建决
之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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原在python sklearn使用 SVM做分类SVC（C-Support Vector Classification）实现基于libsvm,台湾大学林智仁教授团队开发的一个库。支持多分类。1. SVM二分类>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
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2023-11-08 18:21:42
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决策树分类一、决策树分类简介： 决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，再在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程，构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合,训练集每个
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2024-04-28 15:27:11
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