信息增益的计算步骤
@那殷3483：信息增益 - 搜狗百科
谢霄13544528335…… 做单位步进吧? 比如某个特征的范围是0.2 -0.3 那么从0.2 0.21 0.22 0.23 --- 0.29 0.3 分别计算信息增益,选择最大的指进行切分.
@那殷3483：什么是信息增益 -
谢霄13544528335…… 数据挖掘里面信息增益定义如下: 先计算一下对于训练集T的熵:entropy(T)= Sigma(i=1,k)pi*log(2)pi Sigma:累加第1第k个属性 pi是当前这个属性出现的概率(=出现次数/总数) 再用第二个公式计算曾益(对属性A): information gain(T,A)=entropy(T)-Sigma(i=1,m)|Ti|*entropy(Ti)/T (假设共m个属性) 此定义适用于ID3 / C4.5
@那殷3483：数据挖掘算法的算法分类 -
谢霄13544528335…… C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...
@那殷3483：单位反馈系统的开环传递函数是G(s),开环增益怎么算的? -
谢霄13544528335…… 首先用终值定理:g=lim sG(s),s趋于0,计算开环增益k=1/g. ^闭环传递函数为4G(s)=XX s^2+5s+4 4 1 4/3 1/3 输出C(s)=G(s)R(s)=s(s+1)(s+4) s s+1 s+4 所以c(t)=1(t)+4/3*e^(-t)+1/3*e^(-4t) 一个开环系统(如滤波器)的输出与输入之比与频率的函...
@那殷3483：某系统扩频后信号带宽为20mhz,原始信号带宽为10khz,则处理增益为()DB A.3 B.2 -
谢霄13544528335…… 信号带宽放大2000倍,换算成dB,增益33dB.
@那殷3483：属性相关分析的方法有哪些 -
谢霄13544528335…… 在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法.属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念,对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量.
谢霄13544528335…… 做单位步进吧? 比如某个特征的范围是0.2 -0.3 那么从0.2 0.21 0.22 0.23 --- 0.29 0.3 分别计算信息增益,选择最大的指进行切分.
@那殷3483：什么是信息增益 -
谢霄13544528335…… 数据挖掘里面信息增益定义如下: 先计算一下对于训练集T的熵:entropy(T)= Sigma(i=1,k)pi*log(2)pi Sigma:累加第1第k个属性 pi是当前这个属性出现的概率(=出现次数/总数) 再用第二个公式计算曾益(对属性A): information gain(T,A)=entropy(T)-Sigma(i=1,m)|Ti|*entropy(Ti)/T (假设共m个属性) 此定义适用于ID3 / C4.5
@那殷3483：数据挖掘算法的算法分类 -
谢霄13544528335…… C4.5就是一个决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间像一棵树一样的组织方式,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征...
@那殷3483：单位反馈系统的开环传递函数是G(s),开环增益怎么算的? -
谢霄13544528335…… 首先用终值定理:g=lim sG(s),s趋于0,计算开环增益k=1/g. ^闭环传递函数为4G(s)=XX s^2+5s+4 4 1 4/3 1/3 输出C(s)=G(s)R(s)=s(s+1)(s+4) s s+1 s+4 所以c(t)=1(t)+4/3*e^(-t)+1/3*e^(-4t) 一个开环系统(如滤波器)的输出与输入之比与频率的函...
@那殷3483：某系统扩频后信号带宽为20mhz,原始信号带宽为10khz,则处理增益为()DB A.3 B.2 -
谢霄13544528335…… 信号带宽放大2000倍,换算成dB,增益33dB.
@那殷3483：属性相关分析的方法有哪些 -
谢霄13544528335…… 在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法.属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念,对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量.
