之前在【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）一期中， 我们提到了用熵来度量信息的不确定性和信息增益。今天我们来详细解读一下什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。 信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克劳修斯提出，其定义为：在一个可逆性程序里，被用在恒温的热的总数。宏观上，热力学熵主要用于研究热机，微观上，玻尔兹曼将其赋以统计学意义用以描述系统的混乱程度。而信息熵也称为香农熵
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点， 通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征， 直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。决策树有如下特点：
兜兜转转，一晃年关将至。时间证明了一个道理，学啥忘啥，学的越快忘得越快，还不如踏踏实实写点笔记心得来的实在。
在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。
决策树(Decision Tree）是一种非常经典的机器学习算法，常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART树等。
在系统流程图中，我们常常会构建决策树，例如上面的例子是一个简单的用于动物分类的专家系统，是一个典型的树状结构。 决策树通常用来处理数值型或标称型数据，它用来预测对象属性与对象值之间的关系。
在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。
ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的, 常见的机器学习算法：
再使用某一特征A对数据及逆行分类后，其不确定度会减少（已经进行过一定程度的分类），此时的信息熵也会减小。假设特征A 将数据分为
ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。
(⊙﹏⊙)如下同样是AI撰写。 您可以使用两轮差速移动机器人的控制代码来控制它从A点移动到B点。可以使用各种语言，如C，C++，Python等来编写控制代码。 从A点移动到B点的C代码应该是：moveToB(A,C); 差动运动学模型机器人从A点移动到B点的C语言代码是一种基于位置、速度和加速度的控制算法，可以使机器人从A点移动到B点。C语言代码可以实现机器人的路径规划、速度控制和位置控制等功能。 差动运动学模型机器人从A点移动到B点的C语言代码案例可以参考下面的示例： #include <stdio.h>
机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。
决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。
所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。
一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 （数据集） 其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是
作为机器学习中的一大类模型，树模型一直以来都颇受学界和业界的重视。目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、Adaboost等典型集成学习模型，都是以决策树模型为基础的。传统的经典决策树算法包括ID3算法、C4.5算法以及GBDT的基分类器CART算法。
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数据挖掘算法之 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策
决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集
本文结构： 是什么？ 有什么算法？ 数学原理？ 编码实现算法？ ---- 1. 是什么？ 简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。
决策树(Decision Tree) 机器学习里面的算法与编程语言里面的算法不大一样，主要是指数学上面的算法，而不是数据结构相关的算法。 不过机器学习里的与种算法叫做决策树，本质上就是编程语言中数据结构里面的树结构。 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
一段时间前，我们用go编写了python的词法解析器。由于近一段时间事情繁多，同时囊中羞涩，因此更多的精力投入到了和“变现”相关的工作，对编译原理，数据库这些极为基础且底层的技术有所忽略，毕竟他们不像reactjs, javascript，后台开发等这些工程性技术那样容易挣钱，因此属于用爱发电的范畴。但是工程性工作做多了我也发现一个问题，那就像人吃多精细食品而没有适当摄入粗粮，这会使得人有气无力，气虚多汗，让人感觉到体内虚空，没有底层理论和技术支持，一切上层构建都搭承在脆弱的地基上，随时有坍塌的危险。
extern "C"的主要作用就是为了能够正确实现C++代码调用其他C语言代码。加上extern "C"后，会指示编译器这部分代码按C语言（而不是C++）的方式进行编译。由于C++支持函数重载，因此编译器编译函数的过程中会将函数的参数类型也加到编译后的代码中，而不仅仅是函数名；而C语言并不支持函数重载，因此编译C语言代码的函数时不会带上函数的参数类型，一般只包括函数名。
前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于回归，又可以用于分类。
决策树分为两大类：分类树和回归树，分类树用于分类标签值，回归树用于预测连续值，常用算法有ID3、C4.5、CART等。
决策树基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西，其决策过程和平时我们的思维很相似，所以非常好理解，同时有一堆信息论的东西在里面，也算是一个入门应用，决策树也有回归和分类，但一般来说我们主要讲的是分类，
暴力求解也是容易理解的做法，简单来说，我们只要用两层循环枚举起点和终点，这样就尝试了所有的子序列，然后计算每个子序列的和，然后找到其中最大的即可，C语言代码如下：
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数。更好的做法是按照复用率高、耦合性低的原则，尽可能的将代码拆分不同的功能模块，并封装成函数。
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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 1986年Quinlan提出了著名的I
决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种，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。
历史回顾：1984年提出的cart，1986年提出的ID3，1993年提出的c4.5
前两天，我在我的圈子里发了一个小问题，相关的C语言代码如下，这段程序会输出什么呢？
它通过对已有样本的学习生成一颗决策树(可看成if-then规则集合)，从而能对新样本作出相应分类。
文章目录 决策树 decision tree 原理 极大似然 决策树修剪 剪枝类型 实例 总结 决策树 decision tree 属于监督学习算法,可以用于分类和回归问题 适合离散数据的分析:连续转化为离散数据 发展历程:ID3(离散变量的分类问题)->C4.5(离散变量和连续变量的分类问题)->CART(可以处理离散变量和连续变量的分类回归问题) ID3和C4.5可以多分叉,Cart只能是二叉树;决策树在分裂时,判段标准不同.ID3以信息增益为标准;c4.5亿信息增益率为标准;car
N-S图，也被称为盒图或NS图（Nassi Shneiderman图）。是结构化编程中的一种可视化建模。1972年，美国学者I.Nassi 和 B.Shneiderman提出了一种在流程图中完全去掉流程线，全部算法写在一个矩形阵内，在框内还可以包含其他框的流程图形式，即由一些基本的框组成一个大的框，这种流程图又称为N-S结构流程图。
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数，更好的做法是按照复用率高，耦合性低的原则，尽可能的将代码拆分不同的功能模块，并封装成函数。C语言代码的组合千变万化，因此函数的功能可能会比较复杂，不同的输入，常常产生不同的输出结果。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 决策树算法在机器学习中算是很经典的算法系列。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法ID3思想做个总结。 ID3算法的信息论基础 1970年代，一个叫昆兰的大牛找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，它的简洁和高效就引起了轰动，昆兰把这个算法叫做ID3。下面我们就看看ID3算法是怎么选择特征的。 首先，我们需要熟悉信
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 决策树(Decision Tree)简介 1.1. 决策树的原理 决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种，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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
通过-o生成的.i文件我们可以清晰的看到头文件展开后的结果是一堆函数和变量的声明,并没有函数的具体实现!
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
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算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。
C4.5简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quinlan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增
问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？
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