周志華《機器學習》課后答案——第4章.決策樹
周志華老師的《機器學習》是一本非常難得的國內學者的好教材。為了好好學習，博主決定啃一啃周老師書中的課后習題。本人答案僅供參考，若有錯誤，請大神們不吝指教。（本系列文章實時更新） 1.試證明對於不含沖突數據(即特征向量完全相同但標記不同)的訓練集，必存在與訓練集一致(即訓練誤差為0)的決策樹 ...
原文：（一）《機器學習》（周志華）第4章 決策樹 筆記 理論及實現——“西瓜樹”
參考書籍： 機器學習 周志華 說 明：本篇內容為讀書筆記，主要參考教材為 機器學習 周志華 。詳細內容請參閱書籍 第 章 決策樹。部分內容參考網絡資源，在此感謝所有原創者的工作。 第一部分 理論基礎 . 純度 purity 對於一個分支結點，如果該結點所包含的樣本都屬於同一類，那么它的純度為 ，而我們總是希望純度越高越好，也就是盡可能多的樣本屬於同一類別。那么如何衡量 純度 呢 由此引入 信息熵 ...
2017-11-28 21:04 0 2611 推薦指數：
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