1《人工智能》第6章学习智能体-决策树学习G1001/G93104/26/242大纲简介决策树学习算法应用实例3决策树(DecisionTree)决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一它是一种逼近离散函数的方法学习到的函数以决策树的形式表示主要用于分类对噪声数据有很好的鲁棒性能够学习析取表达4分类任务根本框架ApplyModel归纳演绎LearnModel模型TidAttrib1Attrib2Attrib3Class1YesLarge125KNo2NoMedium100KNo3NoSmall70KNo4Ye...
1決策工具-決策樹2決策樹(DecisionTree)•所謂決策樹即由一些決策因子及決策值所組成的樹狀結構,每一個決策樹結點代表一個決策因子,每一個決策樹結點的分支代表決策因子的可能值,每一個決策樹的終點為樹葉,代表一個決策值。3•決策樹讓規劃者集中思考什麼他能控制,什麼他不能控制.•決策樹是進入產業的決策方法.4決策樹的建構方式•詢問專家或蒐集相關文獻資料,確定相關決策因子與決策值。5•從決策樹根開始,根據專家或相關文獻...
1决策树、Adaboost北京10月机器学习班邹博2014年11月1日2复习：熵sqrt(1-4x)<exp(-2x),0<x<1/4H(Y|X)=H(X,Y)-H(X)条件熵定义H(Y|X)=H(Y)-I(X,Y)根据互信息定义展开得到有些文献将I(X,Y)=H(Y)–H(Y|X)作为互信息的定义式对偶式H(X|Y)=H(X,Y)-H(Y)H(X|Y)=H(X)-I(X,Y)I(X,Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)有些文献将该式作为互信息的定义式试证明：H(X|Y)≤H(X)，H(Y|X)≤H(Y)3强大的Venn图：帮助记忆4等式变化根据H...
决策树和决策规则第7章本章目标分析解决分类问题的基于逻辑的方法的特性信息论基础ID3算法了解何时以及怎样用修剪方法降低决策树和复杂度总结用决策树和决策规则表示一个分类模型的局限性什么是分类？数据分类（dataclassfication）是数据挖掘的主要内容之一，主要是通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述。这种类别通常由分类规则组成，可以用来对未来的数据进行分类和预测。数据分类的两个步骤：第...
决策树分类王成（副教授）计算机科学与技术学院主要内容什么是决策树ID3算法算法改进C4.5算法CART算法DecisionTreeModeling决策树是一种简单且应用广泛的预测方法DecisionTreeModeling决策树是一种简单且应用广泛的预测方法决策树图3.1常见的决策树形式决策树主要有二元分支（binarysplit）树和多分支（multiwaysplit）树。一般时候采用二元分裂，因为二元分裂在穷举搜索中更加灵活。决策树形式决策树决策树（Decis...
12例：设某茶厂计划创建精制茶厂，开始有两个方案，方案一是建年加工能力为800担的小厂，方案二是建年加工能力为2000担的大厂。两个厂的使用期均为10年，大厂投资25万元，小厂投资10万元。产品销路没有问题，原料来源有两种可能(两种自然状态)：一种为800担，另一种为2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值见下表自然状态概率建大厂（投资25万元）建小厂（投资10万元）原料800担原料2000担0.80.213.525.515.015.0...
《机器学习》周志华•第4章决策树•第5章神经网络和深度学习•第6章支持向量机•第8章集成学习•第9章聚类•关联规则学习第4章决策树根据训练数据是否拥有标记信息学习任务决策树（decisiontree）模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括CART(ClassificationAndRegressionTree)、ID3、C4.5等。半监督学习：输入数据部分被标识，部分没有被标识，介于监督学习与非监督学习之间。分类、回归聚类(,)ixyi监督...
注意答卷要求：1．统一代号：P为利润,C为成本,Q为收入,EP为期望利润2．画决策树时一定按照标准的决策树图形画,不要自创图形3．决策点和状态点做好数字编号4．决策树上要标出损益值某企业似开发新产品,现在有两个可行性方案需要决策。I开发新产品A,需要追加投资180万元,经营期限为5年。此间,产品销路好可获利170万元；销路一般可获利90万元；销路差可获利-6万元。三种情况的概率分别为30%,50%,20%。II.开发新产品B,需要追加投资6...
