今天是机器学习专题的第23篇文章，我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决
讲授决策树的基本概念，分类与回归树的原理，决策树的表示能力，决策树的训练算法，寻找最佳分裂的原理，叶子节点值的标记，属性缺失与替 代分裂，决策树的剪枝算法，决策树应用。非常直观和易于理解的机器学习算法，最符合人的直观思维，因为生活中很多时候做决策就是用这种
由于近期学业繁重QAQ，所以我就不说废话了，直接上代码~#如果数据的某特征值等于切分所要求的值，#来得到叶节点的模型。在回归树种，该模型其实就是目标变量的均值
本文由云+社区发表GBDT 是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理，后续再写一个实战篇。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面；回归树用于预测实数值
决策树决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树模型呈树形结构，可以认为是if-else形式的判断集合。其主要的优点有：可读性好；分类速度快。当使用决策树进行分类或者回归预测的时候，只需递归地按照内部节点的特征及划分值找到对应的叶节点即可，叶节点的类别或者值
决策树算法是一个强大的预测方法，它非常流行。因为它们的模型能够让新手轻而易举地理解得和专家一样好，所以它们比较流行。同时，最终生成的决策树能够解释做出特定预测的确切原因，这使它们在实际运用中倍受亲睐。同时，决策树算法也为更高级的集成模型提供了基础。在这篇教
当谈到今天的机器学习算法时，它们正在以各种方式在不同的领域使用。医疗保健、商业、研究只是几个例子，人工智能被用来解决人类无法自行解决或需要大量时间解决的问题。然而，生活中的一切都有其优点和缺点，现代机器学习算法这条规则当然也不例外。今年早些时候，发表在El
XGBoost全名叫极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是 GBDT的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。说
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