信息增益计算过程
@郗进4564：信息增益 - 搜狗百科
焦哄19293021461…… 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.
@郗进4564：什么是信息增益 -
焦哄19293021461…… 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
@郗进4564：数据挖掘算法的算法分类 -
焦哄19293021461…… 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...
@郗进4564：放大器的增益是什么意思啊? -
焦哄19293021461…… 放大的倍数.比如信号进去是10mV,出来是1V,那么增益就是100. 增益在使用的过程中一般采用dB来表示.可以用下面公式来计算. (1)对于电压增益或者电流增益:Au(dB)=20*lg(Y) Y=Uo/Ui.前面那个结果就是40dB (2)对于功率增益:A(dB)=10lg(Y) 倘若一个电路,功率增益是100倍,那么也就相当于20dB. 增益计算上,增益的数值表达形式和dB的表达形式是等价的.
@郗进4564：python对数据进行聚类怎么显示数据分类 -
焦哄19293021461…… 将其整理成数据集为: [ [1,0,＂yes＂],[1,1,＂yes＂],[0,1,＂yes＂],[0,0,＂no＂],[1,0,＂no＂] ] 算法过程: 1、计算原始的信息熵. 2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵. 3、比较不同特征信息熵的大小,选出信息熵最大的特征值并...
@郗进4564：请高手解决一下.数据挖掘中信息增益到底是什么意思.谢啦! -
焦哄19293021461…… 信息增益是指信息不确定性的减少量
@郗进4564：跪求C4.5算法,C语言的…… -
焦哄19293021461…… 具体算法步骤如下;1创建节点N2如果训练集为空,在返回节点N标记为Failure3如果训练集中的所有记录都属于同一个类别,则以该类别标记节点N4如果候选属性为空,则返回N作为叶节点,标记为训练集中最普通的类;5for each 候选...
@郗进4564：ID3算法的介绍 -
焦哄19293021461…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@郗进4564：需要掌握哪些大数据算法 -
焦哄19293021461…… 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
焦哄19293021461…… 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.
@郗进4564：什么是信息增益 -
焦哄19293021461…… 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
@郗进4564：数据挖掘算法的算法分类 -
焦哄19293021461…… 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...
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焦哄19293021461…… 放大的倍数.比如信号进去是10mV,出来是1V,那么增益就是100. 增益在使用的过程中一般采用dB来表示.可以用下面公式来计算. (1)对于电压增益或者电流增益:Au(dB)=20*lg(Y) Y=Uo/Ui.前面那个结果就是40dB (2)对于功率增益:A(dB)=10lg(Y) 倘若一个电路,功率增益是100倍,那么也就相当于20dB. 增益计算上,增益的数值表达形式和dB的表达形式是等价的.
@郗进4564：python对数据进行聚类怎么显示数据分类 -
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@郗进4564：请高手解决一下.数据挖掘中信息增益到底是什么意思.谢啦! -
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@郗进4564：ID3算法的介绍 -
焦哄19293021461…… ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例.
@郗进4564：需要掌握哪些大数据算法 -
焦哄19293021461…… 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
