Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
Ghi chú bài giảng về cây quyết định (decision trees) trong khóa học Máy học, bao gồm thuật toán, độ đo (entropy, Gini), cắt tỉa và cây hồi quy.
描述
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 6 Decision Trees 6.1 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 6.1.1 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 6.1.2 Machine Learning Categories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 6.1.3 Relationship Between Decision Trees and Rule-based Learning . . . . 2 6.2 Divide-and-Conquer and Recursion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 6.3 General Decision Tree Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6.4 Time Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 6.5 ID3, C4.5, CART . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.1 General Differences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.2 ID3 – Iterative Dichotomizer 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.3 C4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.5.4 CART . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.5.5 Others . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.6 Information Gain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 6.7 Information Theory and Entropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 6.8 Why Growing Decision Trees via Entropy or Gini Impurity instead of Misclassification Error? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 6.9 Gini Impurity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 6.10 Improvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.10.1 Grain Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.1
AI 摘要
- 文档名称
- Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- Tài liệu cung cấp kiến thức chi tiết về Cây quyết định, từ khái niệm cơ bản, thuật ngữ, các thuật toán chính (ID3, C4.5, CART), đến các phương pháp đo lường hiệu quả và xử lý overfitting, cùng ứng dụng trong bài toán hồi quy.
- 目录
- 6 Decision Trees
- 6.1 Introduction
- 6.1.1 Terminology
- 6.1.2 Machine Learning Categories
- 6.1.3 Relationship Between Decision Trees and Rule-based Learning
- 6.2 Divide-and-Conquer and Recursion
- 6.3 General Decision Tree Algorithm
- 6.4 Time Complexity
- 6.5 ID3, C4.5, CART
- 6.5.1 General Differences
- 6.5.2 ID3 – Iterative Dichotomizer 3
- 6.5.3 C4.5
- 6.5.4 CART
- 6.5.5 Others
- 6.6 Information Gain
- 6.7 Information Theory and Entropy
- 6.8 Why Growing Decision Trees via Entropy or Gini Impurity instead of Misclassification Error?
- 6.9 Gini Impurity
- 6.10 Improvements
- 6.10.1 Grain Ratio
- 6.11 Overfitting
- 6.11.1 Pre-Pruning
- 6.11.2 Post-Pruning
- 6.12 Decision Tree for Regression
- 6.13 Summary
- 6.13.1 Pros and Cons of Decision Trees
- 页数
- 18 页
- 上传者
- Uni24h
常见问题
此文档免费吗？
是的。“Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka”是免费的 — 只需登录并点击“下载”即可获取原始文件。
这份文档有多少页？
该文档共有 18 页，适用于课程 Machine learning。您可以在下载前进行在线预览。
我可以在下载前预览吗？
是的。您可以通过在线阅读器直接在本页面预览此文档，然后再决定是否下载。
Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 6 Decision Trees 6.1 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 6.1.1 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 6.1.2 Machine Learning Categories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 6.1.3 Relationship Between Decision Trees and Rule-based Learning . . . . 2 6.2 Divide-and-Conquer and Recursion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 6.3 General Decision Tree Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6.4 Time Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 6.5 ID3, C4.5, CART . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.1 General Differences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.2 ID3 – Iterative Dichotomizer 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 6.5.3 C4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.5.4 CART . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.5.5 Others . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.6 Information Gain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 6.7 Information Theory and Entropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 6.8 Why Growing Decision Trees via Entropy or Gini Impurity instead of Misclassification Error? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 6.9 Gini Impurity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 6.10 Improvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.10.1 Grain Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.1
阅读全文
- 文档名称
- Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- Tài liệu cung cấp kiến thức chi tiết về Cây quyết định, từ khái niệm cơ bản, thuật ngữ, các thuật toán chính (ID3, C4.5, CART), đến các phương pháp đo lường hiệu quả và xử lý overfitting, cùng ứng dụng trong bài toán hồi quy.
- 目录
- 6 Decision Trees
- 6.1 Introduction
- 6.1.1 Terminology
- 6.1.2 Machine Learning Categories
- 6.1.3 Relationship Between Decision Trees and Rule-based Learning
- 6.2 Divide-and-Conquer and Recursion
- 6.3 General Decision Tree Algorithm
- 6.4 Time Complexity
- 6.5 ID3, C4.5, CART
- 6.5.1 General Differences
- 6.5.2 ID3 – Iterative Dichotomizer 3
- 6.5.3 C4.5
- 6.5.4 CART
- 6.5.5 Others
- 6.6 Information Gain
- 6.7 Information Theory and Entropy
- 6.8 Why Growing Decision Trees via Entropy or Gini Impurity instead of Misclassification Error?
- 6.9 Gini Impurity
- 6.10 Improvements
- 6.10.1 Grain Ratio
- 6.11 Overfitting
- 6.11.1 Pre-Pruning
- 6.11.2 Post-Pruning
- 6.12 Decision Tree for Regression
- 6.13 Summary
- 6.13.1 Pros and Cons of Decision Trees
- 页数
- 18 页
- 上传者
- Uni24h
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Refresher probabilities statistics (Xác suất và thống kê cho Machine Learning) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
Super cheatsheet machine learning (Khái niệm và công thức chính trong học máy) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Cheatsheet Deep Learning (Khái niệm chính về học sâu) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！