id3算法
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。... , 在聚类算法（一）中讲到，K-means算法可以完成很多分类任务，但是最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要形式就在于数据形式非常容易理解。 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的问题。 使用数据类型：数值型和 ...
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 id3算法 相關參考資料
ID3算法- 维基百科，自由的百科全书
ID3算法（Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代）是一个由Ross Quinlan发明的用于决策树的算法。 这个算法是建立在奥卡姆剃刀的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树（简单理论）。尽管如此，该算法也不是总是生成最小的树形结构。而是一个启发式算法。奥卡姆剃刀阐述了一个信息熵的概念：. I E ( i ) = − ∑ j = 1 m f ( i , j )&nbs... https://zh.wikipedia.org ID3算法_百度百科
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。... https://baike.baidu.com 决策树: ID3算法- CSDN博客
在聚类算法（一）中讲到，K-means算法可以完成很多分类任务，但是最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要形式就在于数据形式非常容易理解。 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的问题。 使用数据类型：数值型和 ... http://blog.csdn.net 决策树之ID3 算法- CSDN博客
ID3 算法是构建决策树算法中一种非常重要的算法，可以说它是学习决策树算法的基础吧。比如，下一篇博客要说的C4.5 决策树，就是基于ID3 上的一个改进算法。还有CART、随机森林算法，都是后面要讲解的。 http://blog.csdn.net 决策树系列算法总结（ID3, C4.5, CART, Random Forest, GBDT ...
前言线性系列的算法（比如logistic regression，SVM；当然，它们不完全是线性的）的逻辑一般是求每个特征对最终分类结果的贡献权重。但是，这种线性组合并不总是有意义的。在这种情况下，如果不想使用多层的神经网络做分类的话，用决策树系列的算法就是不错的选择。注：这里不想使用神经网络的情况有很多， ... http://blog.csdn.net 每天一算法——決策樹之ID3算法- 每日頭條
決策樹是什麼？決策樹是依據現有的訓練數據，而建立的一種預測模型。通俗來說，決策樹就是讓我們對事件作出決策的一棵樹。現實生活中可能出現這樣的場景——媒人要給女孩介紹對象。那可能出現如下對話： 女孩：這個男的多大了？ 媒人：25。 女孩：長得好看嗎？ 媒人：挺帥的。 https://kknews.cc 深入浅出理解决策树算法（二）-ID3算法与C4.5算法 - 知乎专栏
在我们的ID3算法中，我们采取信息增益这个量来作为纯度的度量。我们选取使得信息增益最大的特征进行分裂！那么信息增益又是什么概念呢？ 我们前面说了，信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解信息熵- 知乎专栏，条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）通俗理解条件熵- 知乎 ... https://zhuanlan.zhihu.com 简单之美| 分类算法：决策树（ID3）
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整个决策树就对应 ... http://shiyanjun.cn 简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法- CSDN博客
其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型. （决策树模型）. 先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二个属性将剩余的区分开。 实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART ... http://blog.csdn.net 經典分類算法——決策樹算法（ID3） - 每日頭條
決策樹算法. 決策樹方法最早產生於上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在於減少樹的深度。但是忽略了葉子數目的研究。C4.5算法在ID3算法的基礎上進行了改進，對於預測變量的缺值處理、剪枝技術、派生規則等方面作了較大改進，既適合於分類問題，又適合於回歸問題。 https://kknews.cc |