增益第26页

深度学习对抗鲁棒性基础

参考内容：B站陶略知乎自己的手写笔记以及PPT截图：1该优化思想可以应用到知识追踪（知识增益）23

算法黑哥·2023-01-03 13:20

NEFU数据科学导论(五)特征工程2特征选取

基本流程2.1子集产生2.2子集评估停止条件2.3子集检验三、过滤式方法3.1常用特征选择统计量3.1.1方差阈值3.1.2Pearson相关3.1.3距离计算统计分量越大，特征越重要3.1.4信息熵信息增益越大特征越重要四

NEFU-Go D 乌索普·2023-01-03 10:38

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

Bagging&随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念k不能大，不能小K值选取特征归一化的必要性五、DT:决策树决策树的生成机制ID3:引入熵减和熵减最大原则C4.5:引入信息增益率

一拳Marx·2023-01-02 16:01

【基于侧扫声呐和SFS方法的地形三维重构】（一）增益补偿和斜距校正

本文主要讲述了侧扫声呐原始图像需要进行的一些信号处理与图像处理步骤(增益补偿与斜距校正，其他处理步骤会在接下来的章节进行介绍)\qquad有关侧扫声呐三维重构的全流程可以参考以下文章，它以南海沉船为例，

刘清帆·2023-01-02 13:16

决策树----对天气和自身状态是否适合去运动做出预测

目录前言一、决策树原理二、实验过程2.1.最优决策属性的选择2.1.1信息熵2.1.2信息增益（代表算法:ID3）2.2准备数据集2.3创建决策树2.4保存和读取决策树2.5绘制决策树2.6使用决策树进行分类

༄༄小半生༅࿐·2023-01-01 23:14

决策树实现手写体识别

文章目录决策树识别手写体前言代码获取实现步骤所需的库导入数据集信息熵选出信息增益最高的属性选出信息增益率最高的属性选出基尼指数最低的属性生成决策树展示树测试决策树简单实现演示效果展示信息增益信息增益率基尼指数改进改进效果信息增益信息增益率基尼指数结果分析决策树识别手写体前言决策树

thinker_s·2023-01-01 20:56

手写分类决策树（鸢尾花数据集）

目录1.实验简介及数据集2.算法分析3.具体实现3.1数据结构3.2如何产生分支3.2.1增益3.2.2寻找某一属性的阈值3.2.3寻找最优属性及其阈值3.3建立决策树3.4预测3.5整体代码4.实验结果

ShowerSong·2023-01-01 20:24

决策树算法（转载）

目录1.概述1.1算法导入1.2决策树定义1.3决策树发展1.4结构1.5从树到规则2.决策树的构建2.1基本原理2.2特征选择2.3实例分析--ID32.4增益率--C4.5算法2.5基尼指数--CART

xaut0420·2023-01-01 08:51

以4%参数量比肩GPT-3！Deepmind 发布检索型 LM，或将成为 LM 发展新趋势！？

但是，过于关注“大”本身，是存在很多问题的：一方面，模型规模增大带来的性能增益逐渐饱和，让我们不得不思考“精”这个维度；另一方面，大模型实在臃肿，在部署成本、下游任务适配、绿色、边缘化等

夕小瑶·2023-01-01 07:10

ISP图像处理流程介绍

文章目录1ISP功能1.1器件控制1.2格式转换1.3画质优化2ISP算法流程ISP功能器件控制控制Sensor的Shutter（快门）、Gain（增益）控制镜头变焦、聚焦控控制镜头的光圈控制滤光片的切换补光灯控制格式转换

liujun3512159·2022-12-31 11:26

机器学些评价指标NDCG和AUC，KS的计算

1、NDCGNDCG，NormalizedDiscountedcumulativegain直接翻译为归一化折损累计增益，可能有些晦涩，没关系下面重点来解释一下这个评价指标。

zcc_0015·2022-12-31 10:45

评估指标及代码实现（NDCG）

针对排序常用的评估指标，给出其计算原理及代码实现排序评估指标NDCG1原理NDCG全称为NormalizedDiscountedCumulativeGain（归一化折损累计增益），通常用在搜索排序任务中

Weiyaner·2022-12-31 10:44

阿克曼结构移动机器人的gazebo仿真（三）

tianracer_description功能包新建config文件夹，通过一个yaml文件smart_control_config.yaml来声明我们所需要的controller，以及对应的参数，PID增益和控制器设置必须保存在

Lord_ZYX·2022-12-30 20:41

MPC(模型预测控制)-Simulink仿真

3.1采样时间3.2预测范围、控制范围3.3约束条件3.4权重四、自适应增益调度和非线性MPC五、Simulink仿真MPC控制器5.1数学分析5.2实验过程一、为什么使用MPC控制器?

Promethe_us·2022-12-30 18:12

decision_tree_glass

3.实验知识点香农熵信息增益4.实验环境python3.6.55.预备知识Python编程基础准备工作点击屏幕右上方的下载实验数据模块，选择下载decision_tree_glass.tgz到指定目录下

大暑这天开通了博客·2022-12-30 07:12

初始化及分布

目录参考地址1.计算增益calculate_gain()2.均匀分布XXX~U(a,b)U(a,b)U(a,b)3.正态分布XXX~N(mean,std2)N(mean,std^2)N(mean,std2

孟孟单单·2022-12-30 02:14

【决策树】简单介绍+个人理解（二）

IterativeDichotomizer)ID3是Quinlan于1986年提出的,它的提出开创了决策树算法的先河,而且是国际上最早的决策树方法,在该算法中,引入了信息论中熵的概念,利用分割前后的熵来计算信息增益

寂静的以·2022-12-29 21:36

【自动控制原理】——第二章——数学模型【时域】【复频域】【梅森增益公式】

文章目录0.数学模型的概念1.控制系统的时域数学模型（微分方程）线性微分方程的一般特征非线性微分方程的线性化拉普拉斯例题传送门2.控制系统的复数域数学模型2.1传递函数的定义2.2传递函数的性质2.3传递函数的常用表示形式2.4传递函数的零、极点对输出的影响2.5例题3.控制系统的结构图与信号流图结构图的等效变换结构图例题信号流图的概念和组成信号流图中的常用术语梅森公式梅森公式概念梅森公式例题0.

子衿JDD·2022-12-29 19:26

机器学习算法22 决策树到集成学习思想(04 经典决策树算法 ID3和C4.5比较，CART)

我们已经知道ID3与C4.5的不同之处在于，ID3根据信息增益选取特征构造决策树，而C4.5则是以信息增益率为核心构造决策树。既然C4.5是在ID3的基础上改进得到的，那么这两者的优缺点分别是什么？

熙仪繁华·2022-12-29 15:34

决策树ID3，C4.5，CART算法及实现

文章目录一.决策树1.画法2.决策树的剪枝3.挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现

机智的橙子·2022-12-29 15:03

【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树

决策树（一）、决策树的简介（二）、构造决策树的三种构造方法1.基于信息增益生成决策树（ID3算法）2.基于信息增益率生成决策树（C4.5算法）3.基于基尼指数生成决策树（CART算法）总结（一）、决策树的简介决策树

打代码能当饭吃？·2022-12-29 15:03

机器学习| 面试题：09、ID3、C4.5、CART算法总结与对比

三种算法所用的最优属性选择方法详述信息增益(ID3决策树中采用)**“信息熵”**是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本结合DDD中第kk

Mrrunsen·2022-12-29 15:02

【机器学习】ID3_C4.5_CART算法总结与对比

三种算法所用的最优属性选择方法详述信息增益(ID3决策树中采用)**“信息熵”**是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本结合DDD中第kkk类样本所占的比例为pk(k=1,2,...,c)p_

秋天的波·2022-12-29 15:02

传统机器学习

列1列2机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging

Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

matlab中torque8,[转载]MATLAB中传递函数TF命令的有关介绍

Tf函数用来建立实部或复数传递函数模型或将状态方程、或零级增益模型转化成传递函数形式。sys=tf(num,den)命令可以建立一个传递函数，其中分子和分母分别为num和den。

泰森fhj·2022-12-29 11:46

MATLAB 传递函数的相关函数

2,3];%分母多项式的系数G=tf(num,den)%求传递函数在matlab中，运行上述代码，可以得到传递函数1.2因式乘积形式（零极点）传递函数z=[1];%零点p=[2,3];%极点k=-4;%增益

小思同学·2022-12-29 11:11

光纤激光器仿真：(6)Q开关-锁模的实时动力学

Q开关这种机制能够形成脉宽从微秒量级到纳秒量级的脉冲，重复频率通常在千赫兹左右，这与增益介质的寿命有关。锁模技术通过在激光腔的振荡模式之间诱导固定的相位关系(或者说相位同步)来实现脉冲的形成。这

知乎拔丝光年·2022-12-28 21:55

光纤激光器仿真: (1)耗散孤子以及耗散孤子共振

按增益光纤来分，有掺铒光纤，掺镱光纤，掺铥光纤等等；按被动锁模技术来分，有真实可饱和吸收体，等效可饱和吸收体，其中，非线性偏振旋转(NPR)又可以分为用偏振控制器(PC)，或者用波片的空间光路；按激光腔型来分

知乎拔丝光年·2022-12-28 21:24

光纤激光器仿真：(2)孤子分子及其转换动力学

孤子分子类似于化学反应中通过强力的化学键链接组合实现原子之间平衡的分子，孤子分子（solitonmolecules）作为一种束缚的孤子形态，由多个子脉冲组成，它是非线性效应，色散效应，增益和损耗等许多效应复杂作用引起的孤子之间的斥力和引力平衡的结果

知乎拔丝光年·2022-12-28 21:24

决策树--缺失值如何处理

也就是面对两个问题：1、如果样本某个属性有缺失值，那么怎么计算使用这个属性划分结点时的信息增益呢？

鸡汤本汤·2022-12-28 16:38

神经网络中的权重初始化方式和pytorch应用

文章目录计算增益常数初始化均匀分布初始化正态分布初始化Xavier初始化均匀分布（glorot初始化）正态分布Kaiming初始化均匀分布正态分布具体应用一些问答或tips深度学习模型中的权重初始化对模型的训练效果有很大的影响

codingClaire·2022-12-28 10:43

卡尔曼滤波-建立卡尔曼滤波直觉

准确度和精度小结α−β−γ滤波例1：称金条的重量称金条中蕴含的卡尔曼滤波的思想（必看）下面重点来了，只要看完了下面的推导过程，你就会理解卡尔曼滤波的思想了，建立起卡尔曼滤波的直觉那么为什么这里的卡尔曼增益会等于

tang_1994·2022-12-28 09:29

决策树信息增益|信息增益比率|基尼指数实例

文章目录信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法）数据：信息增益（ID3算法）信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。

我是女生，我不做程序媛·2022-12-28 07:49

熵、信息增益----决策树原理分析、代码实现与绘图

文章目录决策树的原理与实现两个重要的概念熵信息增益决策树的实现过程创建数据集定义熵函数，输入数据集，返回熵值计算信息增益、返回最大信息增益列下标分割数据集组合板块，以递归方式构造决策树决策树的存储与读取测试决策树

Gaolw1102·2022-12-28 07:18

[决策树]一步步详解信息增益、增益率、基尼指数

结合B站UP主:致敬大神的讲解和自己的理解作此文章以便自己日后的复习一些概念熵：对一种事物的不确定性信息：消除不确定性的事物比如：以买榴莲举例，没任何信息的情况下买榴莲，50%挑到好的，50%挑到坏的，但是如果我们闻了一下后发现味道很香，那么这时，这个被我们闻过的榴莲是好榴莲的几率就上升了噪音：不能消除对某件事情的不确定性熵如何度量？解释：未得到信息之前一道选择题有A、B、C、D四个选项，那么这时

东谎园·2022-12-28 07:48

超详细的信息熵、信息增益、信息增益比、基尼系数

一、信息在开始解释信息熵和信息增益之前，我们先来解释一下什么是信息：能消除不确定性的内容才能叫信息，而告诉你一个想都不用想的事实，那不叫信息。

snowdroptulip·2022-12-28 07:48

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树（一）基本流程决策树(decisiontree)：一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点

謙卑·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、增益率、基尼指数）

二、实验过程1.选择数据集中各个决策属性的优先级1.1信息熵1.2增益率1.3基尼指数2.决策树的构造2.1创建决策树：2.2准备数据：2.3.读取和保存决策树：2.4绘制决策树：3运行结果：3.1利用信息熵进行构造

Jianwei Tao·2022-12-28 07:47

熵，信息增益，信息增益率，基尼指数(附案例)

数据样例名称是否用鳃呼吸有无鱼鳍是否为鱼鲨鱼是有是鲫鱼是有是河蚌是无否鲸否有否海豚否有否熵熵(Entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标，对于包含m个训练样本的数据集D:{(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),⋯，(X(m),y(m))},在数据集D中，第k类的样本所占的比例为pkp_kpk,则数据集D的信息熵为：Info(D)=−∑i=1mpilog2(pi)Info(D)=-

迷雾总会解·2022-12-28 07:16

决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）

文章目录一、概述二、信息熵三、信息增益四、信息增益率五、基尼值和基尼指数六、剪枝6.1预剪枝6.2后剪枝决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）一、概述决策树(decisiontree

一只黑猩猩·2022-12-28 07:16

决策树——信息熵，熵增益率，基尼系数的计算说明

决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

qq_32834123·2022-12-28 07:45

AI基础：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数

给实习生聊到决策树、GBDT，有几个概念这里再用易懂的方式解释下文章目录信息熵条件熵信息增益信息增益率基尼指数信息熵是决策树的基础信息增益-ID3算法构建决策树信息增益率-C4.5算法构建决策树基尼指数

小明同学YYDS·2022-12-28 07:15

机器学习：决策树之信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数分析

1.信息熵1.1信息理论从信息的完整性描述：当系统的有序状态一致时，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大。从信息的有序性描述：当数据量一致时，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。“信息熵”(informationentropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。1.2信息熵理解信息熵是一个变量包含信息多少的度量方式信息熵的值越大，则认为该变量包含的信息量就大信息熵越

示木007·2022-12-28 07:14

5. 决策树 DecisionTree

要从训练数据中建立一棵可用于解决问题的决策树，需要以下333个步骤特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树修剪下面会详细

ly_Lion·2022-12-28 07:44

信息熵(ID3)、信息增益（C4.5）、基尼值和基尼指数

2、信息增益（决策树的划分依据1）信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可

甜甜的初夏·2022-12-28 07:43

机器学习算法|决策树C4.5--python实现

但其实，ID3算法存在这么几个缺陷：1.信息增益准则对可取数值数目较多的属性有所偏好；比如，如果在原来的数据中加入[序号]这一属性，运行ID3算法后，我们会发现序号被作为最优属性首先被划分。

geniusle201·2022-12-28 07:13

决策树——信息增益、信息增益率、基尼指数

决策树——信息增益、信息增益率、基尼指数背景——信息量的表示信息熵信息增益增益率基尼系数这是机器学习课上面教的几个概念，在这里记一下笔记，如果大家发现我的理解有误，请指正，谢谢。

Evandworld·2022-12-28 07:42

机器学习笔记02--决策树算法(手把手教你看懂)---信息熵，信息增益，增益率，基尼系数

目录1、什么是决策树2、如何计算信息熵和信息增益2.1信息熵：2.2信息增益：2.3增益率：2.4基尼系数引言：抛开概念，由这个算法的名字我们可以推测一下字面意思，决策树，决策就是有决策能力，树可以理解为我们所学的数据结构中的树

AI学习的我·2022-12-28 07:11

决策树及分类原理与划分依据：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数

一、决策树及分类原理决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy)：物理学上是“混乱”程度的量度，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高从信息的完整性上进行的描述：当系统的有序状态一致时，**数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大从信息的有序性

learning-striving·2022-12-28 07:10

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