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决策树--信息增益信息增益比,Geni指数的理解

决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进行分割,使得各子数据集有 ...

Sat Mar 18 00:05:00 CST 2017 5 58976
决策树之ID3算法

一、决策树之ID3算法简述   1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993,Quinlan将ID3算 ...

Thu May 31 01:55:00 CST 2018 1 16537
1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理

1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理 2. 决策树(Decision Tree)-ID3、C4.5、CART比较 1. 前言 决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树呈树形结构 ...

Tue Oct 02 00:52:00 CST 2018 0 6336
机器学习-决策树算法+代码实现(基于R语言)

分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。 他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,通过学习得到一 ...

Fri Jun 07 20:42:00 CST 2019 0 2112
信息论基础

1. 信息熵 熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物,它的熵就越大。在没有外部环境的作用下,事物总是向着熵增大的方向发展,所以熵越大,可能性也越大。 \[H(X)=-\sum_{i=1}^n ...

Mon Oct 01 23:11:00 CST 2018 0 3093
信息熵相关知识总结

前言 学习决策树时会接触到一些信息熵,条件熵和信息增益的知识,此外还有互信息,相对熵,交叉熵和互信息,KL散度等等乱七八糟的知识和名字,我本人已经记得大脑混乱了,还没有全部记住,所以在这里记录一下. 1.信息熵:信息的度量,信息的不确定程度,是乱七八糟熵的基础.吴军大大的数学之美中用了猜球队 ...

Wed Dec 19 03:22:00 CST 2018 0 1965
决策树(decision tree)

决策树是一种基本的分类和回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树,决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与 ...

Fri Dec 29 05:54:00 CST 2017 0 2238
深入理解决策树算法

引言 决策树(Decision Tree)是机器学习中一种经典的分类与回归算法。本文主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,决策树模型可以认为是if-then规则的集合,也可以 ...

Fri Nov 08 01:19:00 CST 2019 0 556
一条SQL搞定信息增益的计算

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕,2011年加入腾讯,现任职于腾讯互娱运营部数据中心,主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作。 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示“一个 ...

Thu Apr 20 17:53:00 CST 2017 0 2007

 
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