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通过二叉树完成文本输出

同过二叉树完成文本输出与链表大同小异。 目标头文件 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define IS_NOT_LETTER(C) (!((C>='a' && C<='z') || (C>='A' && C<='Z'))) 二叉树定义 struct tre

《机器学习实战》 | 第3章 决策树(含Matplotlib模块介绍)

系列文章:《机器学习实战》学习笔记 决策树 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型:离散型和连续型 \[QAQ \] 我们经常使用决策树处理分类问题,它的过程类似二十个问题的游戏:参与游戏的一方

机器学习——决策树

      定义                  分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。         算法结构          决策树在逻辑上以树的形

决策树的完整实现

文章目录 决策树决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树 在python中使用Matplotlib注解绘制树形图Matplotlib注解构造注解树 测试和存储分类器测试算法:使用决策树执行分类使用算法:决策树的存储 示例:使用决策树预测隐形眼镜类型算法改进信息增益(ID3算法)信息增益率(C4.

Machine Learning in Action 读书笔记---第3章 决策树

Machine Learning in Action 读书笔记 第3章 决策树 文章目录 Machine Learning in Action 读书笔记一、决策树算法简介1 决策树的构造2 决策树的一般流程 二、决策树的构造过程1. 划分数据集2.递归构建决策树3.在python中使用matplotlib注解绘制树形图4.判断是否鱼类实例

python决策树的实现

python对决策树的实现 一、实验目的 此表中有14条实例数据,就是我们的训练数据。 其中 Outlook, Temperature, Humidity, Wind 称作条件属性,PlayTennis 称作是决策属性(标签)。 每一个属性都有各自的值记做: Value(Outlook)={Sunny, OverCast, Rain} Value(Temperature)={Hot, Mild

BST树----二叉搜索(排序)树

BST树的定义: 二叉搜索树或者是一颗空树,或者是具有下列性质的二叉树: 1.每个节点都有一个作为搜索依据的关键码(key),所有节点的关键码都互不相同。 2.左子树(如果存在)上所有节点的关键码都小于根节点的关键码 3.右子树(如果存在)上所有节点的关键码都大于根节点的关键码。 4.左子树

Python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

Python机器学习(十九)决策树之系列二—C4.5原理与代码实现

ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益,信息增益反映的是,在给定一个条件以后,不确定性减少的程度, 这必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大。为了解决这个问题,C4.5就应运而生,它采用信息增益率来作为

【机器学习实战】--第三章决策树

可参考博客:https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887 完整代码如下: trees.py 1 from math import log 2 import operator 3 import treePlotter 4 import pickle 5 6 7 def calcShannonEnt(dataSet): 8 numEntries = len(dataSet) # 数据

机器学习实战 —— 决策树

代码 """ 用字典存储决策树结构: {'有自己的房子':{0:{'有工作':{0:'no', 1:'yes'}}, 1:'yes'}} 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 有自己的房子:0代表否,1代表是 信贷情况:0代表一般,1代表好,2代表非常好 类别(是否给贷款):no代表否,yes代表是 pickle包可以将

决策树——C4.5

-- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 决策树ID3,C4.5的实现 @author: weixw """ from math import log import operator 原始数据 def createDataSet(): dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'], [0, 0, 0, 1, 'no']

决策树的构造(代码)

1 from matplotlib.font_manager import FontProperties 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from math import log 4 import operator 5 import pickle 6 """ 7 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) 8 Parameters: 9 dataSet - 数据集 10 Returns: 11

学渣也学ML:决策树之笔记二

使用决策树执行分类 函数功能:对一个测试实例进行分类 参数说明: inputTree:已经生成的决策树 labels:存储选择的最优特征标签 testVec:测试数据列表,顺序对应原数据集 返回: classLabel:分类结果 def classify(inputTree,labels, testVec): firstStr = next(iter(inputTree