机器学习实战总结正在整理中……你看完这本书了么，一起复习一下吧 整本书建议结合中英文、源代码一起看 机器学习实战总结正在整理中1KNN2决策树decision treesID31创立决策树字典2绘制注解决策树3测试和储存3朴素贝叶斯 Naive Bayes4logistic 回归 逻辑回归5支持向量机 SVMAdaboost 算法线性回归局部加权回归岭回归逐步线性回归8树回归
决策树预剪枝：决策树可以分成ID3、C4.5和CART。算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继续降低熵，也停止继续创建分支。但是这种方法实际中的效果并不好。后剪枝是在决策树生
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2024-01-20 20:29:39
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基于Java的最小生成树代码实现定义最小生成树是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树；给定无向图G = (V, E)，(u, v)代表连接顶点u与顶点v的边，即(u, v)E，w(u, v)代表该边的权重，若存在TE，且(V, T)为树，使得w(T)=的w(T)最小，则T为G的最小生成树；当图存在权重相等的边，最小生成树可能存在多个，当图不存在权重相等的边，最小生成树唯一；算法Prim算法思想
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2024-10-29 11:46:10
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本文从树数据结构说到二叉堆数据结构，再使用二叉堆的有序性对无序数列排序。1. 树树是最基本的数据结构，可以用树映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都可以用树结构描述。树是由结点以及结点之间的关系所构成的集合。关于树结构的更多概念不是本文的主要内容，本文只关心树数据结构中的几个特殊变种：二叉树如果树中的任意结点（除叶子结点外）最多只有两
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2024-08-11 16:29:47
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原标题：从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉还没关注？前言决策树的剪枝通常有两类方法，一类是预剪枝，另一类是后剪枝。预剪枝很好理解，就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝，例如限制树生长的最大深度，即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等；后剪枝相对来说要复杂很多，它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的
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2024-06-11 14:26:06
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什么是剪枝？ 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 为甚么要剪枝？ 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况，如果我们令所有的叶子节点都只含有一个
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2024-05-29 21:39:40
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剪枝由于悲观错误剪枝PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝。它
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2023-07-29 22:25:05
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在树模型建模的过程中的树模型的超参数会影响模型的精度，那么如何调整超参数呢？可以提前限制模型的超参数，也可以在训练模型之后再调整。
原创
2022-09-17 08:53:08
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总结了一下今天接触到的新概念，如果有问题欢迎大家指出来：
深度优先搜索（Depth-First-Search 简称 DFS）
深度优先搜索属于图算法的一种，其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次.
小虎的理解是一条道走到黑，不撞墙不回头
广度优先搜索（Breadth-First-Search 简称 BFS）
广度优先搜索是一种盲目搜寻法，目的是系
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2019-04-21 09:30:47
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1.Gini指数2.为什么要对决策树进行减枝？如何进行减枝？ 剪枝是决策树解决过拟合问题的方法。在决策树学习过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，于是可能将训练样本学得太好，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据共有的一般特点而导致测试集预测效果不好，出现了过拟合现象。因此，可以通过剪枝来去掉一些分支来降低过拟合的风险。 决策树剪枝的基本策略有“预
# 机器学习树剪枝教案
## 1. 整体流程
为了帮助理解机器学习树剪枝的过程，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
1. 准备数据集：从现有的数据集中划分训练集和测试集。
2. 训练决策树模型：使用训练集训练出一个初始的决策树模型。
3. 验证模型：使用验证集来评估当前的决策树模型的性能。
4. 选择剪枝点：根据验证集的评估结果选择最佳的剪枝点。
5. 剪枝：对决策树进行剪枝操作。
6.
原创
2023-09-18 16:26:33
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1 决策树的剪枝当输入的原始数据有较多的变量时，通过决策树算法生成的决策树可能会非常的庞大。这样的一颗决策树在训练集上有很好的表现，但是在测试集上的表现往往不甚理想，这样的问题也被叫做过拟合问题。面对这样的问题，一般所采用的处理方法是对决策树进行剪枝，常用的剪枝算法有REP、PEP、CCP等。本文详细介绍了三种剪枝算法，并配以计算实例。1.1 剪枝的有关概念1.1.1 决策树的过拟合问题决策树算法
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2024-01-08 15:48:54
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剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning）：预剪枝（pre-pruning）：预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，若果当前结点的
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2023-07-06 15:05:51
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目录主要算法ID3 算法C4.5 算法CART(classification and regression)算法决策树剪枝主要算法ID3 算法核心思路：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。
具体方法：(1)从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，然后选择信息增益最大的特征作为结点的特征，并由该特征的不同取值建立子结点；(2)再对子结点递归地
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2024-05-16 20:25:47
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3.1决策树的构造3.1.1信息增益划分数据的原则是：将无序的数据变得有序。 香农熵：定义为信息的期盼值，熵值越高，信息越混乱。 计算所有类别所有可能值包含的信息期望值：H = sum(-p(xi)*log2p(xi)) (1<=i<=n) n为分类的数目。 利用python3计算给定数据集香农熵from math import log
import operator
def cal
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1979 Fill the blanks Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total S
原创
2022-10-20 11:41:06
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二叉树剪枝
题目:给定一个二叉树 根节点 root ，树的每个节点的值要么是 0，要么是 1。请剪除该二叉树中所有节点的值为 0 的子树。
节点 node 的子树为 node 本身，以及所有 node 的后代。
示例 1:
输入: [1,null,0,0,1]
输出: [1,null,0,null,1]
解释:
只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。
右图为返回的答案。示例 2:
原创
2023-06-15 14:30:37
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## Python实现决策树剪枝
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Python中实现决策树剪枝。首先，让我们看一下整个实现的流程，并逐步解释每个步骤需要做什么以及用到的代码。
### 流程
以下是实现决策树剪枝的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 构
原创
2024-05-09 05:24:25
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx树回归 概述我们本章介绍 CART(Classification And Regre...
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2021-10-26 13:43:02
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问题引入决策树的过拟合的风险很大，因为理论上来说可以将数据完全分的开，如果树足够大，每个叶子节点就剩下了一个数据。那么，这就会造成模型在训练集上的拟合效果很好，但是泛化能力很差，对新样本的适应能力不足。所以，对决策树进行剪枝，可以降低过拟合的风险。那么大家都知道剪枝分为预剪枝和后剪枝，两者有啥差别呢？问题回答预剪枝预剪枝使得决策树的很多分支没有展开，也就是没有一步一步计算然后分裂下去了，这不仅降低
原创
2021-01-29 20:51:12
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