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OO第三单元总结
OO第三单元总结 数据构造 基于JML规格构造数据本质上就是检查方法能否满足功能与异常情况， 异常检验 异常一般看的是前置条件，分为抛出型异常以及隐性异常。 比较常见的是抛出型异常，对于该种异常的检验，我们应针对触发异常的条件专门去构造数据，从而检查程序能否正确抛出相应ID3决策树和BP神经网络建立银行分控模型
数据来源：bankloan.xls 下面不做决策树和神经网络的分析了，直接上代码了结果。 一、ID3决策树建立银行分控模型 代码： # -*- coding: utf-8 -*- '''用决策树建立银行分控模型''' #导入库 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC from sklearnBP神经网络算法以及ID3决策树分析bankloan数据
一、BP神经网络算法 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd filename = 'C:/Users/86136/Documents/python大数据分析/课本源代码以及数据/chapter5/demo/data/bankloan.xls' data_tr = pd.read_excel(filename) #print(data_tr) # 导入数据 #读取数据 x_tr = d达梦数据库性能优化-SQL优化案例分析
以下通过一个案例分析来看一个sql通过语句重写、构建索引、更新统计信息优化后的最优执行计划。 1、准备测试数据 DROP TABLE TEST1;CREATE TABLE TEST1(ID INT,ID1 INT,ID2 INT,ID3 INT);insert into test1 select dbms_random.value(1,15000),dbms_random.value(1,15000),dbm经典决策树CART、ID3与C4.5
经典决策树CART、ID3与C4.5 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录 经典决策树CART、ID3与C4.5 -- 潘登同学的Machine Learning笔记决策树模型决策树的数学表达整体表达式迭代表达式 决策树的分裂指标Gini 系数与CARTCART用于分类目标CART用于回归目标 信息增益与ID从零开始写代码 ID3决策树Python
视频版地址B站：从零开始写代码 Python ID3决策树算法分析与实现_哔哩哔哩_bilibili 代码如下： # author:会武术之白猫 # date:2021-11-6 import math def createDataSet(): # dataSet = [[1, 1, 'yes'],西瓜决策树-ID3算法
西瓜决策树-ID3算法 ID3决策树算法背景知识数据描述概述 实现数据转换引入包熵拆分数据集选择最优特征寻找最多作为标签生成树初始化画图结果 参考资料 ID3决策树算法 背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆兰（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核决策树挑出好西瓜（基于ID3、CART）
决策树挑出好西瓜（基于ID3、CART） 一、决策树1. 介绍2. 决策树事件处理流程3. 理论基础 二、ID3决策树及Python实现1. 数据处理2. 步骤3. 决策树实现4. 分析 三、Sklearn实现决策树1. 基于信息增益准则方法建立决策树2. CART算法实现 四、总结五、参考 一、决策树 1. 介绍贪心学院京东商业数据分析师培养计划-完结
传统机器学习的研究方向主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等方面的研究。 决策树是机器学习常见的一种方法。20世纪末期，机器学习研究者J.Ross Quinlan将Shannon的信息论引入到了决策树算法中，提出了ID3算法。1984年I.Kononenko、E.Roskar和I.Bratko在ID3算法的基redis 数据类型 Hash（哈希）
1 基本命令 Map 集合形式为 key-map，也就是说 value 其实是以 map 形式展示的，本质和 String 类型没啥不一样，还是简单的 key - value 插入、删除、获取 127.0.0.1:6379> HSET stus id1 222 # 插入 (integer) 1 127.0.0.1:6379> HGET stus id1 # 获取 "222" 127.0.0.1:63793. 分类树
CART分类树跟回归树大不相同，但与此前的 ID3 和 C4.5 基本套路相同。ID3和 C4.5 分别采用信息增益和信息增益比来选择最优特征，但CART分类树采用Gini指数来进行特征选择。先来看 Gini 指数的定义。 Gini指数是针对概率分布而言的。假设在一个分类问题中有 K 个类，样本属于第 k 个类的2021-04-21 决策树的ID3算法
决策树的ID3算法 在编写代码之前，先对数据集进行属性标注。 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； 有工作：0代表否，1代表是决策树的原理及构建（基于ID3算法）
决策树原理 决策树（Decision Tree）是根据一系列规则对数据进行分类的过程。实际上决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高，不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集的每一次的划分，都希望根据某特征划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小决策树决策算法之ID3算法代码实现
决策树决策算法之ID3算法 ID3算法 在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，每一次都选择是的信息增益最大的特征进行分裂，递归的构建决策树 具体计算可以参考 决策常用算法数学计算过程 ID3代码实现 import numpy as np a=[[2,3],[4,],[3,2]] # 原数据 参考上面链决策树实例-ID3
决策树-ID3实例 参考书籍： 《机器学习》周志华，第1版 《统计学习方法》李航，第2版 用来记录自己对书中知识的理解，加强自己的理解和记忆，同时提出自己迷惑不解的地方，提高自己编辑的表达能力。 代码参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_43084928/article/details/82455326? https决策树算法原理详解ID3、C4.5和CART
文章目录 什么是决策树熵、条件熵ID3、C4.5CART 什么是决策树 决策树可以简单理解为是一种根据特征信息不断分裂，直至达到某一阈值（可以是max_depth、min_node_leafs等）分裂结束，就是一串的if…then…结构。那么谁作为第一个if判断的特征呢？这就需要熵、条件熵、信息决策树—ID3、C4.5、CART
https://blog.csdn.net/choven_meng/article/details/82878018 一、决策树模型与学习 1、决策树模型 2、决策树学习 二、特征选择 1、信息增益 2、信息增益率 三、决策树的生成 1、ID3算法 2、C4.5算法 3、CART算法 四、决策树停止分裂的条件 五、连续值和损失值处机器学习day9-决策树
决策树决策树自上而下，对样本数据进行树形分类的过程。决策树由结点和有向边组成。结点又分内部结点和叶结点。每个内部结点表示一个特征或属性，叶子结点表示类别。从顶部开始，所有样本聚在一起，经过根结点的划分，样本分入不同的子结点，再根据子结点的特征进一步划分，直到所有的样本被归入Python数据分析与挖掘实战学习15
一、回归模型 1.Logistic回归分析介绍 (1)Logistic函数 Logistic回归模型中的因变量只有1-0（如是和否、发生和不发生）两种取值。假设在p个独立自变量x1,x2,…,xp作用下记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0概率是1-p，取1和取0的概率之比为 ，称为事件的优势比（odds），对odds取自然对数即得Logisti机器学习-决策树之ID3算法
概述 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它是一种树形结构，所以叫决策树。它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核ID3算法应用举例
利用ID3算法实现从数据集归纳出决策树。 背景： 张三想要买一套房，可能左右他是否愿意购买这套房主要有四个方面的因素，这四种因素及可能出现的值如下表所示： 院子 车库数 楼层数 地理位置 大/小 1/2/3 2/3 城郊/市中心 张三看了14套房子，以下是这些房子具备的属性以及【机器学习（四）】决策树、ID3算法、C4.5算法、CART算法：原理，案例和代码
目录 1.引言 2.决策树 2.1 决策树与if-then规则 2.2 决策树与条件概率分布 2.3 决策树学习 3.特征选择 4.决策树生成 4.1 ID3生成算法 4.2 C4.5生成算法 5.决策树剪枝 5.1剪枝算法 6.CART算法 6.1 CART回归树生成树 6.2 最小二乘法回归树 6.3 CART分类树生成 6.3.1 基尼指数 6Python机器学习（十八）决策树之系列一ID3原理与代码实现
应用实例： 你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏《机器学习_09_01_决策树_ID3与C4.5》
简介 先看一个例子，某银行是否给用户放贷的判断规则集如下： if 年龄==青年: if 有工作==是: if 信贷情况==非常好: 放 else: 不放 else: if 有自己的房子==是: if 信贷情况==一般: 不放决策树（Decision Tree）的理解及优缺点
决策树的理解 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。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判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supe