决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
机器学习与深度学习常见面试题(下)
CVer
1+阅读 · 2019年4月28日
深入机器学习系列之:Random Forest
数据猿
1+阅读 · 2018年12月16日
机器学习Top10算法,90天从入门到高薪
七月在线实验室
1+阅读 · 2018年3月13日
是什么让比尔盖茨、霍金都在恐惧?| SciFM Vol.14
中科院物理所
0+阅读 · 2017年7月26日
机器学习面试干货精讲
人工智能头条
2+阅读 · 2018年3月23日
ThunderGBM:快成一道闪电的梯度提升决策树
极市平台
1+阅读 · 2019年5月8日
成为顶尖机器学习算法专家需要知道哪些算法?
数据分析
0+阅读 · 2018年10月17日
即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践
美团技术团队
0+阅读 · 2017年11月23日
研究快讯 | 利用机器学习提高助熔剂法生长单晶的成功率
中国物理学会期刊网
0+阅读 · 2019年6月5日
如何解读决策树和随机森林的内部工作机制?
机器之心
1+阅读 · 2017年9月24日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员