什么是决策树？ 决策树学习的 3 个步骤 3 种典型的决策树算法 决策树的优缺点 决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。 本文将介绍决策树的基本概念、…

numpy，pandas用于数值处理，DictVectorizer用于特征处理，graphviz用于模型可视化

决策树（DT）在人工智能中所处的位置：人工智能＞机器学习＞监督学习＞决策树。决策树主要用来解决分类和回归问题，但是决策树（DT）会产生过拟合现象，导致泛化能力变弱。过拟合是建立决策树模型时面临的重要挑...

还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知 ....

本章我们要讨论一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题，称为决策树（decision tree）。

机器学习常见的算法面试题总结

机器学习决策树算法学习笔记 。

随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮…

机器学习中存在各种不同的分类模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。评估不同分类模型性能的方法是相通的。

“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习，并依照给定的新输入给出我们自己的判断。

决策树 (又称判定树，Decision Tree)是硕、博士生数据挖掘课程要点和难点，教学实践表明，这一章需要数学基础知识多，难得有趣。明知是难点，偏向难点行，再难也要“趣味”一番，从课程PPT中取了一些素材，把漫谈的焦点选在了水泊梁山。

摘要：决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析，寻找数据中的特征。并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。 决策树由3个主要部分组成，分别为决策节点，分支，和叶子节点。其中决策树最顶部的决策节点是根决策节点。每一个分支都有一个新的决策节点。决策节点下面是叶子节点。每个决策节…

存量客户维系的本质是通过改善产品和服务来提升客户和企业之间的双赢关系。

CRISP-DM是管理数据挖掘，预测分析和数据科学项目的领先方法。CRISP-DM是有效的，但许多分析项目忽视了该方法的关键要素。

依据常用案例专家药物模型使用SmartMining桌面版，以决策树算法为背景，说明大数据如何构建专家诊病模型，以及如何通过可视化探索数据，实现决策树同样的计算结果!案例侧重于大数据思维的形成和可视化探索在数据挖掘中重要作用有所体验。

本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。

哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，这篇博客机器学习算法工程师需要知道的十大算法是非常有用的。

我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。

决策树故名思意是用于基于条件来做决策的，而它运行的逻辑相比一些复杂的算法更容易理解，只需按条件遍历树就可以了，需要花点心思的是理解如何建立决策树。