机器学习实战-决策树实战
使用ID3算法构建决策树 ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。
具体方法是：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；
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节点；
再对子结点递归地调用以上方法，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；
最后得到一个决策树。ID3相当于用极大
相关文章
- 1. 机器学习实战之决策树
- 2. 机器学习实战--决策树（二）
- 3. 机器学习实战-决策树
- 4. [机器学习实战]决策树
- 5. 决策树——python(机器学习实战)
- 6. 机器学习实战_决策树
- 7. 机器学习实战（三）——决策树
- 8. 《机器学习实战》-决策树
- 9. 决策树 机器学习实战
- 10. 机器学习实战（二）决策树
- 更多相关文章...
- • XML DOM 实例 - XML DOM 教程
- • XML 实例 - XML 教程
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习实战之决策树
- 2. 机器学习实战--决策树（二）
- 3. 机器学习实战-决策树
- 4. [机器学习实战]决策树
- 5. 决策树——python(机器学习实战)
- 6. 机器学习实战_决策树
- 7. 机器学习实战（三）——决策树
- 8. 《机器学习实战》-决策树
- 9. 决策树 机器学习实战
- 10. 机器学习实战（二）决策树