大家好，今天来为大家分享人工智能决策树算法的应用案例的一些知识点，和决策树ai与生成树ai的区别的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、决策树算法又被称为

决策树算法被称为CART或分类和回归树。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由JRossQuinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。

二、人工智能三大算法

根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；

S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；

MarkovChains由state和transitions组成；

例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

三、决策树ai与生成树ai的区别

决策树AI和生成树AI都是常用的机器学习算法，它们的主要区别在于：

1.目标不同：决策树AI用于分类和回归问题，其目标是根据特征值将数据划分为不同的类别或预测一个连续型变量的值。而生成树AI则用于生成一个无向图，其中每一个节点表示一个状态。

2.学习方式不同：决策树AI采用自顶向下的贪心策略，即从根节点开始，按照一定的规则，逐步构建出完整的决策树。而生成树AI则采用自底向上的方式生成一个无向图，其过程类似于动态规划。

3.结果表示不同：决策树AI的结果是一个决策树，可用于分类和回归。而生成树AI的结果是一个包含所有状态的无向图，用于搜索最优路径等问题。

总的来说，决策树AI和生成树AI解决的问题不同，应用场景也不同。需要根据具体问题和数据选择合适的算法来解决。

四、决策树方法的启发

决策树是一种用于分类的经典机器学习方法，它易于理解且可解释性强，能够在中等规模数据上以低难度获得较好的模型。之前很火的微软小冰读心术极可能就是使用了决策树

五、id3算法建立决策树的基本思想

1、ID3算法是决策树的一种，它是基于奥卡姆剃刀原理的，即用尽量用较少的东西做更多的事。

2、在信息论中，期望信息越小，那么信息增益就越大，从而纯度就越高。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量属性的选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。该算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策空间。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能决策树算法的应用案例和决策树ai与生成树ai的区别的问题解决了您的问题，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！那么我们由衷的感到高兴！

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