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2018-03-07 发布于河北
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决策树学习-机器学习

第二讲机器学习的方法;3.2 决策树表示法;3.3 决策树学习的适用问题;3.4 基本的决策树学习算法(1);ASSISTANT 86 [Cestnik,Kononenko et al., 1987] (based on ID3，改进：1)属性分割的二值化，2)可实现不同层次的修剪[Mingers,1989;Cestnik,Bratko,1991]) C4.5 /Unix [J.R. Quilan，1993] See 5.0/Windows(C5.0/Unix) [J.R. Quilan，1997，适用于大型数据集的分类，采用分类器集成的方式，投票决定分类结果];什么是C4.5 ?;3.4.1哪个属性是最佳的分类属性;ID3: Gain Criterion（1）;ID3: Gain Criterion（2）;ID3: Gain Criterion（3）;信息论中熵的解释;ID3: Gain Criterion（4）;ID3: Gain Criterion（5）;表3-2 目标概念PlayTennis的训练样例;ID3:各属性划分的信息增益;ID3: Gain Criterion（6）;C4.5: Gain Ratio Criterion（1）;C4.5: Gain Ratio Criterion（1）;C4.5: Gain Ratio Criterion（2）;C4.5: 各属性划分的信息增益率;增益率的局限;决策树的生长;关于决策树的修剪;C4.5的应用;3.7.4 处理缺少属性值的训练样例