数据挖掘信息增益率公式
@侯泰584：什么是信息增益 -
牟阅19231449390…… 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
@侯泰584：数据挖掘中,连续属性的所有可能的划分的信息增益如何计算啊 -
牟阅19231449390…… 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.
@侯泰584：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! -
牟阅19231449390…… 信息增益是指信息不确定性的减少量
@侯泰584：数据挖掘算法的算法分类 -
牟阅19231449390…… 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...
@侯泰584：需要掌握哪些大数据算法 -
牟阅19231449390…… 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)
@侯泰584：如何在海量数据中挖掘有价值信息 -
牟阅19231449390…… 1、数据ETL过程2、数据整理,生成与业务相关的新变量3、应用统计分析或数据挖掘技术4、展现统计结果或数据挖掘归纳的知识5、结果应用,指导实践.
@侯泰584：数据挖掘Apriori算法中这里confidence是怎么算的? -
牟阅19231449390…… confidence(A=>B)=δ(A∧B)/δ(A) 函数δ(X)代表X事件发生次数;2:代表I1∧I2∧I5事件发生的次数4:代表I1∧I2事件发生次数
@侯泰584：数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘 -
牟阅19231449390…… 1,数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析. 2,数据分析(狭义): 定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析.专业的说...
@侯泰584：数据挖掘的统计方法有哪些 -
牟阅19231449390…… 数据挖掘中常用的统计方法一共有以下几种: 传统的统计方法包括回归分析、主成分分析、聚类分析、 非机器学习方法:模糊集、粗糙集、支持向量机 来源:数据堂
@侯泰584：详解数据挖掘BIRCH算法 -
牟阅19231449390…… BIRCH采用了一种多阶段聚类技术:数据集合的单遍扫描产生一个基本的好簇,一或多遍的额外扫描可以用来进一步(优化)改进聚类质量.它主要包括两个阶段:阶段一:BIRCH扫描数据库,建立一棵存放于内存的初始CF树,它可以看作数据的多层压缩,试图保留数据的内在聚类结构.阶段二:BIRCH采用某个(选定的)聚类算法对CF树的叶节点进行聚类,把稀疏的簇当作离群点删除而把稠密的簇合并为更大的簇.
牟阅19231449390…… 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
@侯泰584：数据挖掘中,连续属性的所有可能的划分的信息增益如何计算啊 -
牟阅19231449390…… 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.
@侯泰584：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! -
牟阅19231449390…… 信息增益是指信息不确定性的减少量
@侯泰584：数据挖掘算法的算法分类 -
牟阅19231449390…… 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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牟阅19231449390…… 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)
@侯泰584：如何在海量数据中挖掘有价值信息 -
牟阅19231449390…… 1、数据ETL过程2、数据整理,生成与业务相关的新变量3、应用统计分析或数据挖掘技术4、展现统计结果或数据挖掘归纳的知识5、结果应用,指导实践.
@侯泰584：数据挖掘Apriori算法中这里confidence是怎么算的? -
牟阅19231449390…… confidence(A=>B)=δ(A∧B)/δ(A) 函数δ(X)代表X事件发生次数;2:代表I1∧I2∧I5事件发生的次数4:代表I1∧I2事件发生次数
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@侯泰584：数据挖掘的统计方法有哪些 -
牟阅19231449390…… 数据挖掘中常用的统计方法一共有以下几种: 传统的统计方法包括回归分析、主成分分析、聚类分析、 非机器学习方法:模糊集、粗糙集、支持向量机 来源:数据堂
@侯泰584：详解数据挖掘BIRCH算法 -
牟阅19231449390…… BIRCH采用了一种多阶段聚类技术:数据集合的单遍扫描产生一个基本的好簇,一或多遍的额外扫描可以用来进一步(优化)改进聚类质量.它主要包括两个阶段:阶段一:BIRCH扫描数据库,建立一棵存放于内存的初始CF树,它可以看作数据的多层压缩,试图保留数据的内在聚类结构.阶段二:BIRCH采用某个(选定的)聚类算法对CF树的叶节点进行聚类,把稀疏的簇当作离群点删除而把稠密的簇合并为更大的簇.
