来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl   　　从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算…

决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。     生长问题又包括了2个子问题：从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量； …

from http://www.cnblogs.com/yonghao/p/5064996.html 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…

作者：王哲 from http://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4960755.html 转载请在显著位置注明作者及出处 目录 1. 决策树的构造 2. 测…

1. 决策树模型与学习 决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID…

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于 回归，也可以用于分类，不需要特征缩放，而且具有比较好的可解释性， 容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模…

from http://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-1507-decisiontree-algorithm…

剪枝理论，决策树的剪枝在上一节中没有仔细讲，趁这个机会学习了剪枝的基础理论，这里会详细学习。 决策树为什么(WHY)要剪枝？原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本。前…

监督式学习 决策树 朴素贝叶斯分类器 最小平方回归 逻辑回归 支持向量机 集成方法 非监督学习 聚类算法 主成分分析 奇异值分解 独立成分分析 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领…

来自 网络 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算…

转载请注明作者Jason Ding及其出处 GitCafe博客主页(http://jasonding1354.gitcafe.io/) Github博客主页(http://jaso…

> library(“party”)导入数据包   > str(iris) 集中展示数据文件的结构 ‘data.frame̵…

来自 http://blog.csdn.net/yujunbeta 算法二：决策树算法   决策树定义   首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子…

来自 http://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/15/2961568.html   算法原理 决策树（Decisio…

转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ed6001f0102vop7.html SAS EM模块中的模型都可以用SAS代码实现，决策树模型在SAS系…

来自IBM IBM SPSS Modeler 简介 作为 IBM 分析与预测解决方案的重要组成部分，IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技…

1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经…

最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮（Three Waves of AI）》的书，作者是 DARPA 信息创新办公室主管 John Launchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段。

背景：利用SAS EM建立决策树，制定差异化的运营策略。 前期准备：在SAS中准备好数据集，对缺失值进行预设和处理，设定目标变量，导入SAS EM，新建逻辑库和流程。 1. 数据探…