1、決策樹概念
決策樹是基於樹的結構來進行決策的，這與人類的認知方法類似，例如：今天會下雨麼？針對此問題我們首先會進行一系列的判斷或者決策；今天陰天麼，如果陰天，大概率
會下雨；如果晴天，大概率不下雨。如圖1。
圖12、文字分類
所謂文字分類，就是基於文字的特徵將其劃分到具體的類別當中，與決策樹類似。只需要將文字的特徵例項化，就可以將決策樹的概念融合到文字分類中。
圖23、xgboost
xgboost（extreme gradient boosting）全名叫極端梯度提公升，本質上是一種高階的決策樹（其實應該較回歸樹）。xgboost是整合學習方法的王牌，在kaggle資料探勘比賽中，大部分獲勝者用了xgboost，xgboost在絕大多數的回歸和分類問題上表現的十分頂尖。
4、
推薦系統系列3 推薦系統中如何解決冷啟動
使用者冷啟動主要解決如何給乙個新的使用者做個性化推薦。當乙個新使用者 新註冊的 到來時，我們沒有他的歷史行為資料，所以無法根據他的歷史行為去 他的興趣，從而無法去做個性化推薦。物品冷啟動 物品冷啟動主要解決如何將新的物品推薦給可能對其感興趣的使用者。系統冷啟動 利用使用者註冊提供的年齡性別等做粗粒度...
基於sklearn的決策樹python3
首先讀取資料，使用的是 眼鏡資料集。進行資料預處理。import numpy as np from sklearn.feature extraction import dictvectorizer data labels with open lenses.txt as ifile for line ...
基於C 實現的ID3演算法決策樹
初學機器學習決策樹演算法 id3實現 c 通過計算劃分不同子集的資訊增益確定結點屬性，並呼叫遞迴，層層建立決策樹，但因時間原因，此 在列印決策樹方面做的不是很完善，望諒解。include include include include define amount 10 define key down...