机器学习决策树学习
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）
机器学习--决策树算法（ID3C4.5）在⽣活中，“树”这⼀模型有很⼴泛的应⽤，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻⽽⼴泛的影响。
在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。
如名所⽰，它使⽤树状决策模型。
它不仅仅是在数据挖掘中⽤户获取特定⽬标解的策略，同时也被⼴泛的应⽤于机器学习。
如何使⽤树来表⽰算法为此，我们考虑使⽤泰坦尼克号数据集的⽰例，以预测乘客是否会⽣存。
下⾯的模型使⽤数据集中的3个特征/属性/列，即性别，年龄和SIBSP（配偶或⼉童的数量）。
这是⼀棵体现了⼈性光辉的决策树。
树的形状是⼀棵上下颠倒的决策树，叶⼦节点在下，根节点在上。
在图像中，⿊⾊中的粗体⽂本表⽰条件/内部节点，基于树分成分⽀/边缘。
不再分裂的分⽀结束是决策/叶⼦，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表⽰为红⾊和绿⾊⽂本。
虽然，⼀个真实的数据集将有很多功能，这只是⼀个更⼤的树中的部分分⽀，但你不能忽略这种算法的简单性。
该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。
该⽅法更常见于来⾃数据的学习决策树，并且在树上被称为分类树，因为⽬标是将乘客分类为幸存或死亡，上⾯所展⽰的决策树就是分类树。
回归树以相同的⽅式表⽰，例如⽤于预测房⼦价格的连续价值。
通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。
那么，算法⽣成的背后发⽣了什么呢？如何⽣成⼀个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进⾏分裂，以及在什么时候停⽌。
因为⼀棵树通常是随意⽣长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何⽣成决策树）。
ID3算法ID3算法⽣成决策树ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是决策树⽣成算法的⼀种，基于奥卡姆剃⼑原理(简约原则) 1。
是Ross Quinlan发明的⼀种决策树算法，这个算法的基础就是上⾯提到的奥卡姆剃⼑原理，越是⼩型的决策树越优于⼤的决策树，尽管如此，也不总是⽣成最⼩的树型结构，⽽是⼀个启发式算法。
机器学习-决策树-ppt
例如：我们要对“这是好瓜吗”这样的问题进行决策时，通常 会进行一系列的判断：我们先看“它是什么颜色”，如果是“青 绿色”再看“它的根蒂是什么形态”，如果是“蜷缩”，我们在判 断“它敲起来是什么声音”，最后，我们得出最终的决策：这是 个好瓜，这个过程如下：
决策树的基本组成部分：决策结点、分支和叶子。
主要内容
决策树基本概念 基本流程 划分选择 剪枝处理
决策树
决策树基本概念
决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。在各种分类算 法中，决策树是最直观的一种。在机器学习中也是一种常用方法。
我们希望从给定的训练集中学得一个模型用来对新示例进行 分类，这一分类过程称为“决策”过程。决策树是基于树结构进 行决策的。
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所 获得的“纯度”（即分支节点所包含的样本尽可能属于同一类 别）
以下表的西瓜数据为例
以属性“色泽”为例，它有三个可能取值{青绿，乌 黑，浅白}，记为：D1==青绿，D2=乌黑，D3=浅白算 D1包含{1，4，6,10,13,17}6个样例，其中正比例 P1=3/6，反比例P2=3/6；D2包含{2,3,7,8,9，15}6个 样例，其中正比例P1=4/6，反比例P2=2/6；D3包含 {5,11,12,14,16}5个样例，其中正比例P1=1/5，反比 例P2=4/5。
决策树算法
目前已有多种决策树算法：CLS、ID3、CHAID、C4.5、 CART、 SLIQ、SPRINT等。 著名的ID3（Iterative Dichotomiser3）算法是 J.R.Quinlan在1986 年提出的，该算法引入了信息论中的理论，是基于信息 熵的决策树分类算法。
决策树ID3算法
剪枝分为“预剪枝”和“后剪枝”。预剪枝是在 决策树生成过程中，对每个节点在划分之前先 进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树 的泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点 标记为叶节点。
机器学习中的决策树与贝叶斯网络
机器学习中的决策树与贝叶斯网络随着计算机处理能力的不断提高，机器学习作为一种应用人工智能思想的技术，被广泛应用于数据分析、预测、分类等问题的解决上。
机器学习的模型比较繁多，其中决策树和贝叶斯网络是比较常见的两种。
一、决策树决策树是一种基于树形结构的决策分析模型，解决的问题是分类问题和回归问题。
在分类问题中，每一个叶子节点代表着一个类别，每一次分类操作基于一个属性进行分裂，使得分裂后的簇内差异最小，簇间差异最大。
在回归问题中，每一个叶子节点上的值是一个数值，对于每一个非叶子节点，基于一个属性进行分裂并保证分裂后的误差最小。
决策树的优点在于：1.易于理解和解释，适用于处理有缺失值的数据，对于选择属性的问题具有较好的不确定性处理能力；2.可使用在连续型和离散型的特征变量上，使得它在处理含有时间和序列的数据时也拥有很好的表现；3.运行速度快，使用相对简单，它们通常都是乘法和加法运算，如果样本量不是非常大，训练速度相对较快。
决策树的缺点在于：1.容易过度拟合，树的深度越大，过度拟合问题就越严重，需要进行一定的剪枝操作；2.对于类别数量较多的分类问题，错误率会变得较高，因为在构造树的时候可能会出现一些分类较少的类别，但是它们也拥有自己的叶子节点；3.决策树是一个贪婪算法，只会考虑当前最优的切分点，而不会考虑全局最优解，因此构造的树可能不是最优决策树。
二、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系，并且使用概率的方法来进行推理和决策。
它的构造包括两个步骤：第一步是构建结构，通过相关性分析确定变量之间的依赖关系；第二步是构建参数，计算变量之间的条件概率。
贝叶斯网络在处理不确定性问题上有很好的表现，因为对于贝叶斯网络中每个节点，可以通过给定其他节点的信息，计算该节点的后验概率。
贝叶斯网络的节点可以是离散的或连续的，因此在处理混合数据时的优势也比较显著。
贝叶斯网络的优点在于：1.可用于推断原因和效果，以及预测新数据；2.具有较好的不确定性处理能力，对于处理含噪声的数据、数据不完备或者数据不准确的情况有着较好的表现；3.贝叶斯网络建立在概率基础上，因此它是非常可靠的，能够提供全面和可靠的决策结果。
了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型
了解机器学习中的随机森林算法和决策树模型一、介绍机器学习中的随机森林算法和决策树模型是常用的监督学习方法，被广泛应用于分类和回归问题。
本文将详细介绍这两个模型的原理以及它们在机器学习中的应用。
二、决策树模型1. 原理决策树是通过一系列的判断条件对数据进行分类或预测的模型。
其原理是基于对样本特征属性进行分割，直至得到能够完全分开不同类别的叶节点。
决策树模型具有易于理解、可解释性强等优点，适用于处理有离散特征和连续特征的数据集。
2. 构建过程决策树模型构建过程包括选择最佳划分属性、生成子节点以及递归构建子树等步骤。
通过计算划分属性的信息增益或其他指标，选择最佳属性作为当前节点的分裂条件。
然后将数据集按照该属性值进行划分，并递归地生成子节点，直到满足停止条件（如达到叶节点或深度限制）为止。
3. 应用领域决策树模型在多个领域都能得到广泛应用。
例如，在医学领域，可以利用决策树模型对患者的症状和各种检测指标进行分类，以辅助医生做出诊断决策。
在金融领域，可以通过构建决策树模型进行信用评分，帮助银行判断借款人的还款能力。
三、随机森林算法随机森林是一种基于集成学习思想的算法，它由多个决策树组成。
它通过对原始数据集进行有放回抽样（bootstrap）得到多个样本子集，并利用这些子集构建不同的决策树。
最后通过投票或平均等方式综合各决策树的结果来做出最终预测。
随机森林算法能够处理高维度数据和离群点，并且不容易过拟合。
2. 构建过程随机森林算法包括两个重要步骤：创建随机子集和构建决策树。
创建随机子集时，首先从原始数据集中进行有放回抽样得到训练集，然后再从每个特征子集中选择最佳划分属性。
构建决策树的过程与决策树模型相似，但在节点划分时只考虑随机子集中的一部分特征。
3. 应用领域随机森林算法被广泛用于文本分类、图像识别、推荐系统等领域。
在文本分类中，可以利用随机森林对文章或评论进行情感分析，帮助企业了解用户对其产品的态度。
在推荐系统中，可以利用随机森林对用户的历史行为进行分析，并给出个性化的推荐结果。
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
请介绍至少四种典型的机器学习和数据挖掘算法
1. 决策树：决策树是最常见的机器学习算法之一，是一种将数据（此
处即有关问题的观察和测量数据）映射到潜在结果（由结论和动作组成）的分类方法。
它通常适用于复杂的问题，可以自动分析和分类数据，从而有助于解决现实世界中的挑战性问题。
2. 聚类分析：聚类分析是一种机器学习和数据挖掘算法，它使用输入
数据创建一组相似元素的分组，并将不相似元素分为不同组。
它是一
种无监督学习，无需有任何先验知识，可以自动分析出模式和结构。
3. 线性回归：线性回归是机器学习中最重要的算法之一，它旨在为某
个变量或结果预测另一个变量或结果的值。
它允许我们预测和解释现
实世界中的客观观察。
通过线性回归，可以找到数据变量之间的关系，并应用该关系预测另一变量的值。
4. 支持向量机：支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，它可以用
来解决分类和回归问题。
它不同于传统的感知机技术，能够解决非线
性问题。
它可以用来构建分类器，识别明确的目标和特征，通过拟合
相关性分析，以对不同的对象实行有效的分类。
机器学习算法的优缺点比较
机器学习算法的优缺点比较机器学习是一种通过计算机算法构建模型并利用数据进行自动化学习的方法。
它已经在各个领域展现出巨大的潜力，包括自然语言处理、图像识别、医疗诊断等。
然而，每种机器学习算法都有其优点和缺点。
在本文中，我们将重点讨论几种常见的机器学习算法，并比较它们的优点和缺点。
一、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种监督学习算法，其主要优点包括：1. 高效的非线性分类器：支持向量机可以有效地进行非线性分类，通过使用不同的核函数，可以将数据映射到高维空间，使得在低维空间中不可分的数据变得可分。
2. 抗噪声能力强：支持向量机在处理包含噪声的数据时表现出色，它通过最大化边界来提高对噪声的鲁棒性。
3. 可以处理高维数据：支持向量机在高维数据集上表现良好，可以处理成千上万个维度的数据，例如图像识别中的像素数据。
然而，支持向量机也有一些缺点：1. 对于大规模数据集训练时间较长：当训练数据集非常大时，支持向量机的训练时间可能会变得很长。
2. 参数选择挑战：支持向量机有多个参数需要调整，包括核函数的选择和正则化参数的设置，这对于初学者来说可能是一个挑战。
二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，其主要优点包括：1. 可解释性强：决策树提供了对决策过程的清晰解释，可以轻松理解算法是如何根据特征进行判断的。
2. 可处理不完整数据：决策树可以处理含有缺失数据的数据集，而其他算法可能需要对缺失值进行填充或删除。
3. 对异常值不敏感：决策树对异常值不敏感，因为它是基于特征来进行分割的，而不是依赖于全部数据。
决策树也有一些缺点：1. 容易过拟合：决策树在处理复杂数据时容易过拟合，这意味着模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。
2. 对连续性特征处理相对较差：决策树更适用于离散型特征的处理，对于连续性特征的处理相对较差。
三、神经网络（Neural Network）神经网络是一类模拟人脑神经元网络的机器学习算法，其主要优点包括：1. 能够处理非线性问题：神经网络可以用于处理非线性关系的问题，并且在许多任务上表现出色，如图像识别和自然语言处理。
C语言机器学习算法实现决策树和神经网络
C语言机器学习算法实现决策树和神经网络在机器学习领域中，决策树和神经网络是两个广泛应用的算法。
本文将介绍如何使用C语言实现这两个算法，并讨论它们在决策问题和模式识别中的应用。
一、决策树算法的实现决策树是一种常用的分类算法，它通过树状结构来表示分类的决策过程。
在C语言中，可以使用结构来表示决策树的节点，并使用递归来构建整个树。
1. 数据结构定义首先，我们需要定义一个结构来表示决策树的节点，包含以下几个成员变量：- 分割特征：表示当前节点的特征- 分割阈值：表示当前节点的特征值划分的阈值- 左子树：表示当前节点的左子树- 右子树：表示当前节点的右子树- 叶子节点标签：表示当前节点为叶子节点时的分类标签typedef struct DecisionTreeNode {int feature;float threshold;struct DecisionTreeNode* left;struct DecisionTreeNode* right;int label;} DecisionTreeNode;2. 构建决策树使用递归的方法构建决策树，可以分为以下几个步骤：- 选择最优特征：根据某种特征选择准则，选择最能降低不纯度的特征作为当前节点的分割特征- 按特征值划分数据：根据分割特征和阈值，将数据分为左子树和右子树两部分- 递归构建子树：对左子树和右子树分别进行递归构建，直到满足停止条件（如叶子节点标签纯度达到一定阈值）3. 决策过程构建好决策树后，我们可以使用它进行分类预测。
对于待预测的样本，从根节点开始依次比较当前节点的特征和阈值，根据比较结果选择左子树或右子树，直到到达叶子节点，叶子节点的标签即为预测结果。
二、神经网络算法的实现神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法，它通过多层神经元和连接权值来实现信息处理和模式识别。
在C语言中，可以使用数组和矩阵来表示神经网络的结构和权值，并通过矩阵乘法和激活函数来进行计算。
音乐流派的多种机器学习模型分类比较
基本内容
基本内容
随着数字技术和大数据的快速发展，机器学习已经在各个领域展现出了巨大 的潜力和价值，包括音乐分类。音乐流派识别是音乐信息检索和推荐系统的重要 部分，它帮助我们根据音乐作品的风格和特征进行分类。本次演示将比较几种主 流的机器学习模型在音乐流派分类任务上的表现。
4、神经网络（Neural Networks）
4、神经网络（Neural Networks）
神经网络是一种模拟人脑工作机制的算法，通过模拟神经元之间的连接和信 号传递过程进行学习和预测。在音乐流派分类中，神经网络可以具有非常复杂的 结构和强大的表示能力，从而在处理复杂的音乐特征和非线性关系时表现出色。 全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks, FCNNs）和卷积神经网 络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
4、神经网络（Neural Networks）
已被广泛应用于音乐分类任务。另外，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）和长短期记忆网络（Long Short Term Memory, LSTM）也常 被用于处理时间序列的音乐特征。
5、深度学习（Deep Learning）
5、深度学习（Deep Learning）
深度学习是神经网络的延伸和发展，通过构建多层神经网络进行学习和预测。 在音乐流派分类中，深度学习模型如自动编码器（Autoencoders）、限制玻尔兹 曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）和生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks, GANs）等已被用于提取音乐特征或者生 成新的音乐作品。深度学习模型通常需要大量的数据和计算资源，但是它们的性 能通常优于传统的机器学习方法。
机器学习中的决策树剪枝与集成学习
机器学习中的决策树剪枝与集成学习决策树剪枝和集成学习是机器学习中常用的两种技术，它们能够提高决策树模型的性能和泛化能力。
下面分别介绍决策树剪枝和集成学习的原理和应用。
决策树剪枝是一种用于降低决策树模型复杂度的技术。
决策树模型通过将训练样本按照特征进行划分，生成一棵树状结构来表示决策过程。
但是，如果决策树生长过深或过宽，容易导致模型过拟合，泛化能力较差。
决策树剪枝的目的是通过优化决策树的结构，降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。
决策树剪枝可以分为预剪枝和后剪枝两种策略。
预剪枝是在决策树生长过程中，根据一些准则提前停止递归划分的过程，从而限制了决策树的生长。
常见的预剪枝策略有：限制树的最大深度、限制叶子节点的最小样本数、限制叶子节点的最小信息增益等。
后剪枝是在决策树生成完毕后，通过剪去一些叶子节点及其子树，构建一个更简化的决策树。
常见的后剪枝算法有：代价复杂度剪枝、悲观剪枝等。
集成学习是一种通过组合多个模型来提高预测准确性的技术。
在集成学习中，有多种方法可以用来构建多个模型，如：装袋法（bagging）、提升法（boosting）和随机森林（random forest）等。
这些方法的共同点是生成多个弱学习器，然后将它们结合起来得到一个更强的集成模型。
装袋法是一种基于自助采样的集成学习方法。
装袋法通过随机采样的方式生成多个数据集，每个数据集都是从原始训练集中有放回地采样得到的。
然后，每个数据集都用来训练一个基学习器，最后将这些基学习器投票或平均得到最终的预测。
常见的装袋法有：随机森林、提升树等。
提升法是一种通过顺序训练和组合模型的集成学习方法。
提升法的核心思想是通过迭代的方式训练多个弱学习器，每次迭代都重点关注之前学习器分类错误的样本，通过调整权重或采样策略等方式提高模型对于这些样本的分类能力。
最终将这些弱学习器加权结合得到强学习器。
常见的提升法有：AdaBoost、Gradient Boosting等。
机器学习中使用的最佳算法
机器学习中使用的最佳算法机器学习是当下非常火热的技术领域，而算法作为机器学习的核心，能够直接影响到机器学习的效果。
在机器学习中，有许多不同的算法可以使用，但是哪一种算法才是最佳的呢？本文将对机器学习中使用的最佳算法进行探讨。
一、什么是最佳算法？在机器学习中，最佳算法是指能够最大限度地提高模型的准确性和效率的算法。
也就是说，最佳算法能够让机器学习的模型在预测新数据时具有最高的精确性和最快的速度。
这需要考虑算法的复杂度，可解释性，适用场景，数据规模和模型精度等因素。
二、机器学习中的最佳算法1.决策树算法决策树是一种非常常见的机器学习算法，能够处理分类和回归问题。
它的原理是将数据集划分成不同的子集，直到所有的数据被正确分类为止。
决策树算法具有可解释性，能够生成易于理解的规则，并且可以处理多种不同类型的数据。
但是，它容易出现过拟合现象，并且不能很好地处理连续变量。
2.支持向量机算法支持向量机算法是一种二元分类算法，旨在找到一个将数据集划分为两个类别的超平面。
它具有很好的适应性和较高的精度，能够处理高维数据。
但是，SVM算法对于噪声和离群值比较敏感。
3.随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，将多个决策树组合在一起以提高准确性。
它具有更好的泛化能力和可靠性，并且能够有效地处理缺失或多余的特征。
但是，随机森林在处理具有大量数据时性能较差。
4.神经网络算法神经网络算法是一种模仿人类大脑的算法，可以用于分类和回归问题。
它能够从大量数据中提取特征，并且能够处理连续变量。
但是，神经网络算法非常复杂，训练时间很长，并且很难解释。
5.K近邻算法K近邻算法是一种基于相似度度量的分类方法，它的原理是将一个新数据点与其最接近的K个数据点取平均值。
它具有简单的实现和较高的精度，对于分类不平衡的问题也有很好的表现。
但是，K近邻算法需要处理大量的距离计算和内存存储，时间复杂度较高。
三、如何选择最佳算法？选择最佳算法需要考虑多个因素，包括数据的大小，目标变量的类型，数据类型，算法的可解释性，算法的参数和模型的计算效率等。
机器学习的算法原理
机器学习的算法原理机器学习是一门研究如何让计算机通过学习从数据中获取知识和经验的学科。
它的核心是算法，通过算法实现对数据的分析和模式的发现。
本文将介绍几种常见的机器学习算法原理。
一、监督学习算法1. 线性回归算法线性回归算法是一种基本的监督学习算法，它通过拟合数据集中的线性模型来预测连续数值。
该算法的原理是最小化预测值与真实值之间的平方差。
2. 逻辑回归算法逻辑回归算法是一种用于分类问题的监督学习算法。
它通过拟合数据集中的逻辑模型来预测样本的类别。
该算法的原理是通过将线性回归的输出映射到一个概率上，根据阈值判断样本的类别。
3. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构进行决策的算法。
它通过选择最优特征进行划分，构建一个树形的决策模型。
该算法的原理是通过一系列的判断条件对样本进行分类。
二、无监督学习算法1. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集中的样本划分为K个簇，以使得同一簇内的样本相似度最高，不同簇间的样本相似度最低。
该算法的原理是通过迭代优化簇的中心位置，使得样本与所属簇中心的距离最小。
2. 主成分分析算法主成分分析算法是一种降维技术，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
该算法的原理是找到数据中方差最大的方向作为第一主成分，然后找到与第一主成分正交且方差次大的方向作为第二主成分，依次类推。
三、增强学习算法1. Q学习算法Q学习算法是一种强化学习算法，它通过学习一个动作值函数Q来进行决策。
该算法的原理是在一个环境中，智能体通过不断尝试和观察反馈来更新动作值函数，并选择能够最大化总回报的动作。
2. 蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索算法是一种用于决策的强化学习算法，它通过模拟对未来可能的情况进行评估，并选择最优的行动。
该算法的原理是基于蒙特卡洛方法，利用随机采样和策略评估来搜索决策空间。
总结：机器学习的算法原理涵盖了监督学习、无监督学习和增强学习等多个领域。
不同的算法适用于不同的问题和数据类型。
决策树(完整)
无缺失值样本中在属性 上取值 的样本所占比例
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
谢谢大家！
举例：求解划分根结点的最优划分属性
根结点的信息熵：
用“色泽”将根结点划分后获得3个分支结点的信息熵分别为：
属性“色泽”的信息增益为：
若把“编号”也作为一个候选划分属性，则属性“编号”的信息增益为：
根结点的信息熵仍为：
用“编号”将根结点划分后获得17个分支结点的信息熵均为：
则“编号”的信息增益为：
三种度量结点“纯度”的指标：信息增益增益率基尼指数
1. 信息增益
香农提出了“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。香农用“信息熵”的概念来描述信源的不确定性。
信息熵
信息增益
一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升”越大。决策树算法第8行选择属性
著名的ID3决策树算法
远大于其他候选属性信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好
2. 增益率
增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好著名的C4.5决策树算法综合了信息增益准则和信息率准则的特点：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。
3. 基尼指数
基尼值
基尼指数
著名的CART决策树算法
过拟合：学习器学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，导致泛化性能下降。欠拟合：学习器学习能力低下，对训练样本的一般性质尚未学好。
过拟合无法彻底避免，只能做到“缓解”。
不足：基于“贪心”本质禁止某些分支展开，带来了欠拟合的风险
预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”优点：降低过拟合的风险减少了训练时间开销和测试时间开销
机器学习方法初中
机器学习方法初中
初中阶段的机器学习方法包括以下几种：
1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的机器学习方法，通过一系列的判断和条件分支来预测结果。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，通过统计不同特征出现的概率来进行分类。
3. K近邻算法：K近邻算法是一种基于距离度量的机器学习方法，通过找到与待分类样本最近的K个样本来进行分类。
4. 线性回归：线性回归是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的机器学习方法，可以用于预测和分析数据。
5. 支持向量机：支持向量机是一种二分类算法，通过找到能够将不同类别样本分开的最优超平面来进行分类。
这些机器学习方法在初中阶段主要用于分析和处理简单的数据，并可以进行一些基本的预测和分类任务。
机器学习人工智能的核心算法
机器学习人工智能的核心算法机器学习人工智能（Machine Learning Artificial Intelligence）是当今科技领域备受瞩目的前沿技术，其核心算法是支撑其实现智能化的重要基础。
在机器学习人工智能领域，有许多经典的核心算法被广泛应用于各种领域，为人类生活和工作带来了巨大的便利和改变。
本文将介绍几种机器学习人工智能的核心算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及它们在实际应用中的具体情况。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常见和基础的学习方式之一，其核心思想是通过已知输入和输出的训练数据，让机器学习算法学习出一个映射函数，从而能够对未知数据进行预测或分类。
监督学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
1. 决策树（Decision Tree）决策树是一种树形结构的分类器，通过一系列的规则对数据进行分类。
在构建决策树的过程中，算法会选择最优的特征进行分裂，直到达到停止条件为止。
决策树简单直观，易于理解和解释，被广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类模型，其目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大化地分开。
支持向量机在处理高维数据和非线性数据方面表现出色，被广泛应用于文本分类、图像识别等领域。
3. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习模型，通过多层神经元之间的连接和权重来学习复杂的非线性关系。
深度神经网络（Deep Neural Network）在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，成为当前人工智能领域的热门算法之一。
二、无监督学习无监督学习是一种在训练数据中没有标签信息的学习方式，其目标是从数据中发现隐藏的模式和结构。
无监督学习的代表性算法包括聚类、降维、关联规则挖掘等。
1. 聚类（Clustering）聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的无监督学习方法，目标是使同一类别内的样本相似度高，不同类别之间的相似度低。
机器学习--决策树(ID3)算法及案例
机器学习--决策树(ID3)算法及案例1基本原理决策树是一个预测模型。
它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。
在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。
信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。
然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。
2算法流程检测数据集中的每个子项是否属于同一分类：If 是，则返回类别标签；Else计算信息增益，寻找划分数据集的最好特征划分数据数据集创建分支节点（叶结点或决策结点）for 每个划分的子集递归调用，并增加返回结果到分支节点中return 分支结点算法的基本思想可以概括为：1）树以代表训练样本的根结点开始。
2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并记录该类。
3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点．4 ）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本根据该属性的值分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。
匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递归形成每个划分样本上的决策树。
一旦一个属性只出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它，直接标记类别。
5）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止：①给定结点的所有样本属于同一类。
②没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布[这个主要可以用来剪枝]。
③如果某一分枝tc，没有满足该分支中已有分类的样本，则以样本的多数类生成叶子节点。
算法中2)步所指的最优分类能力的属性。
这个属性的选择是本算法种的关键点，分裂属性的选择直接关系到此算法的优劣。
机器学习算法的优缺点
机器学习算法的优缺点在当今数字化的时代，机器学习算法正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
从推荐系统到医疗诊断，从金融预测到自动驾驶，机器学习算法的应用无处不在。
然而，就像任何技术一样，机器学习算法也并非完美无缺，它们有着各自的优点和缺点。
一、决策树算法决策树是一种直观且易于理解的算法。
其优点在于：1、解释性强：决策树的生成过程和结果都相对容易解释，能够清晰地展示决策的逻辑和依据，这对于需要向非技术人员解释决策过程的场景非常有用。
2、数据预处理要求低：它对数据的格式和特征要求不高，能够处理缺失值和不同类型的数据。
3、计算效率高：特别是对于小规模数据集，决策树的构建和预测速度都比较快。
然而，决策树算法也存在一些缺点：1、容易过拟合：决策树可能会过度适应训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上的表现不佳。
2、不稳定：对于数据的微小变化可能会导致生成完全不同的决策树，从而影响模型的稳定性和泛化能力。
3、偏向于选择具有更多取值的特征：这可能导致对某些重要但取值较少的特征的忽视。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法具有以下优点：1、计算速度快：在处理大规模数据时，由于其计算过程相对简单，所以效率很高。
2、对缺失数据不敏感：即使数据中存在缺失值，也能进行有效的分类。
3、适合多分类问题：能够处理多个类别的分类任务，并且效果通常不错。
但它也有一些明显的局限性：1、特征独立性假设：朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立，但在实际情况中，这一假设往往很难满足，从而影响模型的准确性。
2、对输入数据的表达形式敏感：数据的不同表示方式可能会对模型的性能产生较大影响。
三、支持向量机算法支持向量机的优点主要有：1、在高维空间中表现出色：对于特征数量很多的数据集，仍然能够有效地进行分类。
2、泛化能力强：能够在不同类型的数据集上取得较好的效果，具有较强的通用性。
3、能够处理非线性问题：通过核函数的运用，可以将非线性问题转化为线性问题进行求解。
统计机器学习中的决策树
统计机器学习中的决策树统计机器学习是一种通过算法让机器从数据中学习规律并做出预测的方法。
其中决策树是一种常用的分类与回归算法，被广泛应用于各个领域中。
本文将深入探讨统计机器学习中的决策树。
一、决策树的基本原理决策树是一种由节点和边构成的有向树状结构，其中每个节点代表一个特征或属性，每个边代表一个判断或决策。
将样本从根节点开始到达叶节点的过程中，就可以得到该样本的分类或预测结果。
假如我们用决策树中的泰坦尼克号数据集作为例子。
该数据集包含了船员的各种属性和是否最终幸存的情况。
我们可以按照性别、舱位等特征来构建决策树：其中，每个节点代表一个特征，例如根节点代表性别特征。
每个分支代表该特征的一个可能取值，例如根节点有两个分支，分别代表性别为男或女。
每个叶节点代表一个分类结果，例如最后的Amout of people Died和Amount of people Survived的比例。
二、决策树的建立方法决策树的建立方法主要有3种，分别是ID3、C4.5和CART。
这里我们只讨论C4.5算法。
C4.5算法通过计算样本中不同特征的信息增益比来选择最佳分裂特征。
信息增益比计算公式为：其中，H(Y)表示样本的熵，H(Y|X)表示已知特征X的条件下样本的熵。
IV(X)表示特征X的固有值(split infomation)，即：其中，p(t)是某个特征X中第t个子集中样本的比例。
C4.5算法会在树的生长过程中对样本数比较少的子节点进行剪枝，以防止过拟合。
具体剪枝方法是用验证集的准确率来判断剪枝是否合适。
三、决策树的优点和缺点优点：1. 决策树易于理解和解释，对于离散数据处理效果较好2. 能够处理缺失值和异常值3. 计算复杂度较低，可处理大规模数据4. 对于非线性关系比较好的数据有较高的准确率缺点：1. 决策树容易过拟合，需要进行剪枝操作2. 对于连续数据处理效果较差，因为特征空间太大3. 对于样本不平衡的数据，容易产生偏差四、决策树的应用决策树可以应用于各种领域，例如金融、医疗、电商等。
机器学习的常见模型
机器学习任务中常见的方法有：决策树学习，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，归纳逻辑设计，支持向量机，聚类，贝叶斯网络，强化学习，表示学习，相似度和度量学习，稀疏字典学习，遗传算法等。
一、决策树学习决策树学习就是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。
常见的算法包括CART，ID3，C4.5等。
可以根据数据集来构建一颗决策树，他的重要任务就是根据数据中所蕴含的知识信息并提取出一系列的规则，这些规则就是树结构的创建过程。
决策树算法主要是指决策树进行创建中进行树分裂（划分数据集）的时候选取最优特征的算法，他的主要目的就是要选取一个特征能够将分开的数据集尽量的规整，也就是尽可能的纯。
最大的原则就是：将无序的数据变得更加有序。
常用的三个方法：信息增益增益比率基尼不纯度1、信息增益这里涉及到了信息论的一些概念：某个时间的信息量，信息熵，信息增益等。
a、某事件的信息量：这个事件发生的概率的负对数b、信息熵就是平均而言，一个事件发生得到的信息量大小，也就是信息量的期望值c、信息增益将一组数据集进行划分后，数据的信息熵会发生变化，我们可以通过使用信息熵的计算公式分别计算被划分的子数据集的信息熵并计算他们的平均值（期望值）来作为分割后的数据集的信息熵。
新的信息熵相比未划分数据的信息熵的减小值就是信息增益了。
假设我们将数据集D划分成k份D1，D2，...，Dk，则划分后的信息熵为：信息增益就是就两个信息熵的差值2、增益比率增益比率是信息增益方法的一种扩展，是为了克服信息增益带来的弱泛化的缺陷。
因为按照信息增益的选择，总是会倾向于选择分支多的属性，这样会使得每个子集的信息熵最小。
例如给每个数据添加独一无二的ID值特征，则按照这个ID值进行分类是获得信息增益最大的，这样每个自己中的信息熵都是0，但是这样的分类没有任何意义，没有任何泛化能力，类似于过拟合。
因此可以引入一个分裂信息找到一个更合适的衡量数据划分的标准，即增益比率。
机器学习：决策树和神经网络的比较
机器学习：决策树和神经网络的比较决策树和神经网络是机器学习领域中两个重要的算法，它们都可以用来进行分类、回归和聚类等任务，但在具体应用时有着不同的优点和缺点。
一、决策树决策树是一种基于树形结构的分类模型，最早来源于数学领域的科学家和哲学家，如欧拉、康托尔和哥德尔等人，逐渐发展成机器学习研究领域中的一种重要算法。
决策树是一种递归划分的方法，它通过将数据逐步分割，使每个子节点都包含尽可能多的同类样本，从而得到一个预测模型。
优点：1.易于理解和解释：决策树可以输出每个特征对于分类结果的重要性，这有助于我们更好地理解数据。
2.可以处理离散型和连续型特征：决策树可以处理任意类型的特征，且在处理高维度和大规模数据时效率比较高。
3.适用于多分类问题：决策树可以较好地处理多分类问题，而且训练速度较快。
缺点：1.容易过拟合：决策树容易受到噪声和小样本的影响，在处理复杂数据时往往会出现过拟合现象。
2.忽略特征之间的相关性：决策树是一种树形结构，每个节点上仅考虑了一个特征，而忽略了不同特征之间的相关性。
3.需要特征选择：在处理高纬度数据时，决策树往往需要进行特征选择，否则容易引起维度灾难。
二、神经网络神经网络是一种机器学习算法，它模仿人脑的神经元和神经网络系统，是一种具有多层非线性变换的模型。
神经网络通常由输入层、输出层和隐藏层构成，其中隐藏层可以有多个，并且每个神经元可以有多个输入和多个输出。
优点：1.高度并行化：神经网络具有高度并行化的特点，可以同时训练多个神经元，提高了处理速度。
2.可以处理非线性关系：神经网络可以方便地处理非线性关系，适用于多模式数据分类。
3.可以自适应学习：神经网络具有自适应学习的能力，可以通过训练自动调整权值，更好地适应不同的数据。
缺点：1.容易过拟合：与决策树一样，神经网络也容易受到噪声和小样本的影响，并且在处理复杂数据时往往会出现过拟合现象。
2.难以解释和理解：由于神经网络模型中参数众多，难以解释和理解，这在实际应用中会增加难度。
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决策树学习的over-fitting
决策树学习的over-fitting
交叉验证与树的修剪 方法评述
第一种方法是最普通的，常被称为交叉验证法。 可用数据分成两个样例集合：
训练集合，形成学习到的假设
验证集合，评估这个假设在后续数据上的精度
方法的动机：即使学习器可能会被训练集合误导，但验证 集合不大可能表现出同样的随机波动
验证集合应该足够大，以便它本身可提供具有统计意义的 实例样本。
熵
随机变量的熵 I ( X )
I ( X ) P( X i ) log 2 P( X i )
i 1 n
熵 比较多的用于信源编码，数据压缩，假设
是最有效的编码方式是使用 位编码
X i
于是对于随即变量的最有效编码位之和：
熵
S
表示训练集合中的样本
p 表示训练集合中反例样本的比例 p 表示训练集合中正例样本的比例
通过“任何能导致估计精度提高的前提”来修剪每一条规 则
按照修剪过的规则的估计精度对它们进行排序，并按这样 的顺序应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ这些规则来分类后来的实例
本章作业
本章作业：写出“利用决策树建立转基因植物生物安全评价 的读书报告”
格式为 PPT或者Word，素材见课程网站
重复上面的过程
基本的决策树学习算法—(ID3, C4.5)
表-1：是否去打球的数据统计—训练数据 编号 1 2 3 4 天气 晴天 晴天 阴天 下雨 炎热 炎热 炎热 适中 温度 高 高 高 高 湿度 弱 强 弱 弱 风 是否去打球 不去 不去 去 去
5
6 7 8
下雨
下雨 阴天 晴天
寒冷
寒冷 寒冷 适中
(6+, 2-)
I=0.811 Gain(S, 风）
=0.940-(8/14).811-(6/14)1.0 =0.048
基本的决策树学习算法—(ID3, C4.5)
决策树的构造过程示意 x1
x3
x8
x3
x7
+
-
+
-
+
-
基本的决策树学习算法—模型
将树转化为规则
将树转化为规则集合
测试规则是否相互矛盾 将规则排序存储
I (S ) p log2 ( p ) p log2 ( p ) 表示训练集合的熵
信息增益(Information Gain)
信息的增加意味着不确定性的减少，也就是熵的减小；
信息增益在诸多系统中定义为：
在某一个操作之前的系统熵与操作之后的系统熵的差值 也即是不确定性的减小量
信息增益(Information Gain)
原来的不确定性
知道x之后的不确定性
信息增益: 原来-知道x之后的 原来不确定性-经过属性x划分以后的不确定性
信息增益(Information Gain)
选择特征的标准：选择具有最大信息增益(Information Gain) 的特征 假设有两个类, + 和 假设集合S中含有p个类别为+的样本,n个类别为-的样本
实例由“特征-值”对表示 目标函数具有离散的输出值 训练数据可以包含一定的错误 训练数据可以包含缺少特征值的实例
问题举例
根据天气好坏确定是否去打球 根据疾病分类患者 根据起因分类设备故障 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请
分类问题
核心任务是把样例分类到各可能的离散值对应的类别
第1.2节 决策树学习 (Decision Tree)
内容
决策树的基本原理和算法 熵、信息增益和特征选择 决策树学习中的过拟合问题 交叉验证与树的修剪
内容
决策树的基本原理和算法 熵、信息增益和特征选择 决策树学习中的过拟合问题 交叉验证与树的修剪
决策树学习——决定是否打网球
导致过度拟合的原因
一种可能原因是训练样例含有随机错误或噪声
当训练数据没有噪声时，过度拟合也有可能发生，特别是当少量的样 例被关联到叶子节点时，很可能出现巧合的规律性，使得一些特征恰 巧可以很好地分割样例，但却与实际的目标函数并无关系。
决策树学习及over-fitting
避免过拟合的方法
正常
正常 正常 高
弱
强 强 弱
去
不去 去 不去
9
10 11 12 13 14
晴天
下雨 晴天 阴天 阴天 下雨
寒冷
适中 适中 适中 炎热 适中
正常
正常 正常 高 正常 高
弱
弱 强 强 弱 强
去
去 去 去 去 不去
决策树学习原理简介—(ID3, C4.5算法)
S: (9+, 5-) 湿度 高 (3+, 4-) 正常 (6+, 1-) 弱 (6+, 2-) S: (9+, 5-) 风 强 (3+, 3-)
基本的决策树学习算法—(ID3, C4.5)
ID3的思想
自顶向下构造决策树 从“哪一个特征将在树的根节点被测试”开始 使用统计测试来确定每一个实例特征单独分类训练样例的能力
ID3的过程
分类能力最好的特征被选作树的根节点 根节点的每个可能值产生一个分支
训练样例排列到适当的分支
问题：哪一个属性（特征）更好？
内容
决策树的基本原理和算法 熵、信息增益和特征选择 决策树学习中的过拟合问题 交叉验证与树的修剪
熵
熵:物理学概念 ������ 宏观上：热力学定律—体系的熵变等于可逆过程吸收或耗散的热量 除以它的绝对温度（克劳修斯，1865） ������ 微观上：熵是大量微观粒子的位置和速度的分布概率的函数，是描 述系统中大量微观粒子的无序性的宏观参数（波尔兹曼，1872） ������ 结论：熵是描述事物无序性的参数，熵越大则无序性越强 ,在信息 领域定义为“熵越大，不确定性越大”（香浓，1948年）
交叉验证与树的修剪
避免过度拟合的方法
及早停止树增长
树的修剪
两种方法的特点
第一种方法更直观 第一种方法中，精确地估计何时停止树增长很困难
第二种方法被证明在实践中更成功
交叉验证与树的修剪
避免过度拟合的关键
使用什么样的准则来确定最终正确树的规模
解决方法
使用与训练样例截然不同的一套分离的样例，来评估通过后修剪方 法从树上修建节点的效用。 使用所有可用数据进行训练，但进行统计测试来估计扩展（或修剪） 一个特定的节点是否有可能改善在训练集合外的实例上的性能。 使用一个明确的标准来衡量训练样例和决策树的复杂度，当这个编 码的长度最小时停止树增长。
常见的做法是，样例的三分之二作训练集合，三分之一作 验证集合。
交叉验证与树的修剪
将树上的每一个节点作为修剪候选对象 修剪步骤
删除以此节点为根的子树，使它成为叶结点 把和该节点关联的训练样例的最常见分类赋给它 反复修剪节点，每次总是选取那些删除后可以最大提高决策树在 验证集合上的精度的节点
E=1.0
(4+, 4-)
Gain(S, 温度） =1.0-（8/16)*1.0-（8/16）*1.0 =0.0
Gain(S, 心情）
=1.0-(8/16)*0.0-(8/16)*0.0
=1.0
信息增益(Information Gain)
问题：哪一个属性（特征）更好？
E=0.940 S: (9+, 5-) E=0.940 湿度 高 (3+, 4-) I=0.985 Gain(S, 湿度） =0.940-（7/14).985-7/14*0.592 =0.151 正常 (6+, 1-) I=0.592 弱 风 强 (3+, 3-) I=1.00 S: (9+, 5-)
看看天气 阳光明媚 看看湿度 高 不去打球 正常 去打球 去打球 大 不去打球 小 去打球 下雨
阴天
看看风速
节点：每一个节点测试一个特征,
xi
分支：特征的可选数值（此处为离散值） 叶子节点：最终预测 Y or P(Y | Y Leaf )
基本的决策树学习算法—(ID3, C4.5)
node = root
如果对数据划分没有明显好处的属性不选择，同时不再将决策数细分 构建完成整个树以后进行剪枝 在训练数据上测量性能
在交叉验证数据上测量性能 MDL Minmize
(Size(tree)+Size(misclassifications(tree))
内容
决策树的基本原理和算法 熵、信息增益和特征选择 决策树学习中的过拟合问题 交叉验证与树的修剪
E ( x)
i 1
K
pi ni I ( pi , ni ) pn
在x上进行决策分枝所获得的信息增益为:
Gain( x) I ( p, n) E ( x)
信息增益(Information Gain)
Gain( S , x) 表示给定特征
x 后不确定性的减少，即信息增益
表示了特征与数据集合的互信息
Tree:
If(阴天）-〉去打球 If（晴天）
If（风速低）then 去打球
Else 不去打球
内容
决策树的基本原理和算法 熵、信息增益和特征选择 决策树学习中的过拟合问题 交叉验证与树的修剪
决策树学习的over-fitting
看看天气