C4.5和ID3的差別
C4.5和ID3的差別 決策樹分為兩大類：分類樹和回歸樹，前者用於分類標簽值，后者用於預測連續值，常用算法有ID3、C4.5、CART等。 信息熵 信息量: 信息熵: 信息增益 當計算出各個特征屬性的量化純度值后使用信息增益度來選擇出當前數據集的分割特征屬性 ...
原文：一步一步詳解ID3和C4.5的C++實現
. 關於ID 和C . 的原理介紹這里不贅述，網上到處都是，可以下載講義c c .pdf或者參考李航的 統計學習方法 . . 數據與數據處理 本文采用下面的訓練數據： 數據處理：本文只采用了 Outlook , Humidity , Windy 三個屬性，然后根據Humidity的值是否大於 ，將Humidity的值歸為兩類，Play Golf 的值就是類別標簽，只有yes 和 no兩類 訓練集 ...
2014-11-26 12:33 2 4132 推薦指數：
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