之间决策树和机器学习相似
决策树和机器学习有(在联盟百科)3共同点: 马尔可夫链,貝氏網路,数据挖掘。
马尔可夫链
尔可夫链(Markov chain),又稱離散時間馬可夫鏈(discrete-time Markov chain,縮寫為DTMC),因俄國數學家安德烈·马尔可夫(Андрей Андреевич Марков)得名,为狀態空間中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作馬可夫性質。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。.
决策树和马尔可夫链 · 机器学习和马尔可夫链 ·
貝氏網路
貝氏網路(Bayesian network),又稱信念網絡(belief network)或是有向無環圖模型(directed acyclic graphical model),是一種機率圖型模型,藉由有向無環圖(directed acyclic graphs, or DAGs)中得知一組隨機變數及其n組條件機率分配(conditional probability distributions, or CPDs)的性質。舉例而言,貝氏網路可用來表示疾病和其相關症狀間的機率關係;倘若已知某種症狀下,貝氏網路就可用來計算各種可能罹患疾病之發生機率。 一般而言,貝氏網路的有向無環圖中的節點表示隨機變數,它們可以是可觀察到的變量,抑或是潛在變量、未知參數等。連接兩個節點的箭頭代表此兩個隨機變數是具有因果關係或是非條件獨立的;而两个節點間若沒有箭頭相互連接一起的情況就稱其隨機變數彼此間為條件獨立。若兩個節點間以一個單箭頭連接在一起,表示其中一個節點是「因(parents)」,另一個是「果(descendants or children)」,兩節點就會產生一個條件機率值。比方說,我們以X_i表示第i個節點,而X_i的「因」以P_i表示,X_i的「果」以C_i表示;圖一就是一種典型的貝氏網路結構圖,依照先前的定義,我們就可以輕易的從圖一可以得知: 大部分的情況下,貝氏網路適用在節點的性質是屬於離散型的情況下,且依照P(X_i|P_i)此條件機率寫出條件機率表(conditional probability table, or CPT),此條件機率表的每一--(row)列出所有可能發生的P_i,每一--(column)列出所有可能發生的X_i,且任一--的機率總和必為1。寫出條件機率表後就很容易將事情給條理化,且輕易地得知此貝氏網路結構圖中各節點間之因果關係;但是條件機率表也有其缺點:若是節點X_i是由很多的「因」所造成的「果」,如此條件機率表就會變得在計算上既複雜又使用不便。下圖為圖一貝氏網路中某部分結構圖之條件機率表。.
数据挖掘
数据挖掘(data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。除了原始分析步骤,它还涉及到数据库和数据管理方面、、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑,以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“資料庫知識發現”(KDD)的分析步骤。数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书最初只叫做“实用机器学习”,“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下,使用更为正式的术语,(大规模)数据分析和分析学,或者指出实际的研究方法(例如人工智能和机器学习)会更准确一些。 数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析,以提取过去未知的有价值的潜在信息,例如数据的分组(通过聚类分析)、数据的异常记录(通过异常检测)和数据之间的关系(通过关联式规则挖掘)。这通常涉及到数据库技术,例如。这些潜在信息可通过对输入数据处理之后的总结来呈现,之后可以用于进一步分析,比如机器学习和预测分析。举个例子,进行数据挖掘操作时可能要把数据分成多组,然后可以使用决策支持系统以获得更加精确的预测结果。不过数据收集、数据预处理、结果解释和撰写报告都不算数据挖掘的步骤,但是它们确实属于“資料庫知識發現”(KDD)过程,只不过是一些额外的环节。 类似词语“”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样(可能)过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。.
上面的列表回答下列问题
- 什么决策树和机器学习的共同点。
- 什么是决策树和机器学习之间的相似性
决策树和机器学习之间的比较
决策树有15个关系,而机器学习有50个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为4.62% = 3 / (15 + 50)。
参考
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