同过二叉树完成文本输出与链表大同小异。 目标头文件 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define IS_NOT_LETTER(C) (!((C>='a' && C<='z') || (C>='A' && C<='Z'))) 二叉树定义 struct tre
系列文章：《机器学习实战》学习笔记 决策树 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：离散型和连续型 \[QAQ \] 我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方
定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 算法结构 决策树在逻辑上以树的形
文章目录 决策树决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树 在python中使用Matplotlib注解绘制树形图Matplotlib注解构造注解树 测试和存储分类器测试算法：使用决策树执行分类使用算法：决策树的存储 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型算法改进信息增益（ID3算法）信息增益率（C4.
Machine Learning in Action 读书笔记 第3章 决策树 文章目录 Machine Learning in Action 读书笔记一、决策树算法简介1 决策树的构造2 决策树的一般流程 二、决策树的构造过程1. 划分数据集2.递归构建决策树3.在python中使用matplotlib注解绘制树形图4.判断是否鱼类实例
python对决策树的实现 一、实验目的 此表中有14条实例数据，就是我们的训练数据。 其中 Outlook, Temperature, Humidity, Wind 称作条件属性，PlayTennis 称作是决策属性(标签)。 每一个属性都有各自的值记做： Value(Outlook)={Sunny, OverCast, Rain} Value(Temperature)={Hot, Mild
BST树的定义： 二叉搜索树或者是一颗空树，或者是具有下列性质的二叉树： 1.每个节点都有一个作为搜索依据的关键码（key），所有节点的关键码都互不相同。 2.左子树（如果存在）上所有节点的关键码都小于根节点的关键码 3.右子树（如果存在）上所有节点的关键码都大于根节点的关键码。 4.左子树
应用实例： 你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏
ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度， 这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益率来作为
可参考博客：https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887 完整代码如下： trees.py 1 from math import log 2 import operator 3 import treePlotter 4 import pickle 5 6 7 def calcShannonEnt(dataSet): 8 numEntries = len(dataSet) # 数据
代码 """ 用字典存储决策树结构： {'有自己的房子':{0:{'有工作':{0:'no', 1:'yes'}}, 1:'yes'}} 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年 有工作：0代表否，1代表是 有自己的房子：0代表否，1代表是 信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好 类别（是否给贷款）：no代表否，yes代表是 pickle包可以将
-- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 决策树ID3,C4.5的实现 @author: weixw """ from math import log import operator 原始数据 def createDataSet(): dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'], [0, 0, 0, 1, 'no']
1 from matplotlib.font_manager import FontProperties 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from math import log 4 import operator 5 import pickle 6 """ 7 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) 8 Parameters: 9 dataSet - 数据集 10 Returns: 11
使用决策树执行分类 函数功能：对一个测试实例进行分类 参数说明： inputTree：已经生成的决策树 labels：存储选择的最优特征标签 testVec：测试数据列表，顺序对应原数据集 返回： classLabel：分类结果 def classify(inputTree,labels, testVec): firstStr = next(iter(inputTree
