全栈数据很好的入门书籍，高清带书签。以数据分析领域最热的Python语言为主要线索，介绍了数据分析库numpy、Pandas与机器学习库scikit-learn，使用了可视化环境Orange 3来理解算法的一些细节。对于机器学习，既有常用算法kNN与Kmeans的应用，决策树与随机森林的实战，还涉及常用特征工程与深度学习中的自动编程器。在大数据Hadoop与Hive环境的基础之上，使用Spark的ML/MLlib库集成了前面的各部分内容，让分布式机器学习更容易。大量的工具与技能实战的介绍将各部

主要为大家详细介绍了机器学习python实战之决策树的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

一 字典的嵌套 在机器学习实战决策树部分，生成决策树时用到了字典的嵌套。 >>>s1={'no surface'：{}} >>>s1['no surfacce'][0]='no' >>>s1 {'no surface':{0:'no'}} >>>s2={'flipper':{}} >>>s2['flipper'][0]='no' >>>s2['flipper'][1]='yes' >

决策树原理：从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分，直到某个分支下的数据都属于同一类型，或者已经遍历了所有划分数据集的特征，停止决策树算法。 　　每次划分数据集的特征都有很多，那么我们怎么来选择到底根据哪一个特征划分数据集呢？这里我们需要引入信息增益和信息熵的概念。 一、信息增益 　　划分数据集的原则是：将无序的数据变的有序。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。知道如何计算信息增益，我们就可以计算根据每个特征划分数据集获得的信息增益，选择信息增益最高的特征就是最好的选择。首先