增益

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

R语言与网站分析 第7章分类指…

7章分类指标建模：分类分析决策树分裂信息增益：信息熵；信息增益gain（X）=info（S）-info1（S）=熵-条件熵CART算法：二分支，Gini系数C4.5：多分支，连续/离散变量，信息增益比率
houjing1990·2022-12-27 20:26

基于肤色模型和形态学处理的人脸检测算法matlab仿真

图片中的人脸检测方法很复杂，因为人脸存在可变性，例如姿势、表情、位置和方向、肤色、眼镜或面部毛发的存在、相机增益的差异、照明条件和图像分辨率。
我爱C编程·2022-12-27 09:08

人工智能导论知识归纳五

线性分类器overfitting过度拟合AutomaticDifferentiation自动微分hypothesis假设Regularization正则化entropy熵InformationGain信息增益
海盐_焦糖·2022-12-27 08:18

阶跃函数组合响应matlab,matlab在时域分析中的应用

PID控制器设计改善系统时域响应性能的措施二阶系统参数对时域响应性能的影响时域响应性能指标求取LTIViewer应用典型环节及其传递函数一、典型环节及其传递函数典型环节通常分为以下六种：1比例环节式中K-增益特点
weixin_39553705·2022-12-26 14:12

二阶系统响应指标图_二阶系统的脉冲响应.ppt

二阶系统的脉冲响应.ppt例设位置随动系统的开环传递函数当给定位置为单位阶跃时，试计算放大器增益KA=200时，输出位置响应特性的性能指标：峰值时间tp、调节时间ts和超调量?％。
weixin_39603132·2022-12-26 14:42

iris数据_决策树Decision Tree（ID3算法）（UCI数据库）

（1）特征选择：特征选择表示从众多的特征中选择一个特征作为当前节点分裂的标准，如何选择特征有不同的量化评估方法，从而衍生出不同的决策树，如ID3（通过信息增益选择特征）、C4.5（通过信息增益比选择特征
weixin_39736150·2022-12-26 11:34

Python图像分辨率不变，压缩图像到固定大小

默认值为75，使用中应尽量避免高于95的值;100会禁用部分JPEG压缩算法，并导致大文件图像质量几乎没有任何增益。su
woha1yo·2022-12-26 10:06

摄像机产生“拖影”、“重影”的原因

摄像机产生“拖影”、“重影”的原因：快门时间较短：对于25帧的视频，如果快门时间为1/12，自然两帧图像叠加在一起降噪算法：使用3D降噪时，需要前后帧参与运算，可能导致此现象增益过大：增大增益的同时必须辅佐增强降噪曝光时间过长
iceloard·2022-12-26 09:57

《机器学习》及实战三、决策树理论及实战

://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html资料下载，提取码：9k59目录一、前言二、决策树的理论知识1什么叫决策树2决策树中的划分选择1).信息增益
Yuuuuu丶Tian·2022-12-26 08:30

【周志华_机器学习】阅读笔记 第四章决策树

而章节中主要难点集中在如何划分节点，也就是第八步最终得出类似图4.1的决策树4.2.1信息增益，见P75-P77示例：通过各个属性的信息熵来判断结点的“纯度”，进而定义了一个信息增益来计算结点的纯度，最终选股最大的信息增益进行决策树的建立
风⃰同学·2022-12-26 04:53

机器学习笔记-决策树

机器学习笔记-决策树决策树分类原理信息增益公式信息增益率基尼系数总结cart剪枝-SCI特征提取API字典特征提取API文本特征提取API英文文本中文文本Tf-idf回归决策树API决策树分类原理信息增益公式例子
林大帅6688·2022-12-26 04:21

机器学习----第四章决策树 学习笔记

划分选择如何选择最优属性，我们可以由信息熵及信息增益
刘星星儿·2022-12-26 04:51

python 机器学习 信息熵的计算

决策树有三种常见的启发式生成标准，信息增益就是其中之一。
数学是算法的灵魂·2022-12-26 01:02

关于超前补偿器和滞后补偿器的理解

关于超前补偿器和滞后补偿器的理解预备知识之根轨迹根轨迹的一般形式原理方框图如下根轨迹描述的是该系统闭环传递函数的根随着增益K从零到无穷变化时而作出的图像，以上图传递函数为例，设系统传递函数为G(s)G(
zmhzmhzm·2022-12-25 19:31

0型系统, I型系统, II型系统对PID的影响

的次数,若为0,则为0型系统,若为I,则为I型系统,若为II,则为II型系统.0型系统阶跃信号响应,并加入单位反馈后的稳态误差为阶跃信号参考值的11+K\frac{1}{1+K}1+K1其中:K为开环增益
zmhzmhzm·2022-12-25 19:30

第二周读书笔记控制系统设计指南1、2章，自动化技术中的进给电气传动1.3

（书后面会有章节讲，这里作为笔记不是问题）4、补偿器：特殊的滤波器，主要改变某一频率增益和相位；作为补偿环节克服非线性性和时变性？具体怎么起作用？（书后面会有章节讲，
weixin_30750335·2022-12-24 19:08

自动控制原理 | 02数学模型

学习笔记022.1时域数学模型2.1.1微分方程（时域数学模型）2.2.2传递函数（复域数学模型）2.2复域数学模型2.3动态结构图及其等效变换2.3.1动态结构图2.3.2等效变换2.4信号流图2.5梅逊增益公式
追逐黎明前的曙光·2022-12-24 19:07

自动控制原理笔记-信号流图-Mason公式-控制系统的传递函数

目录信号流图与结构图的比较：掌握结构图与信号流图的转换：Mason增益公式：式子详解：使用Mason增益公式步骤：使用Mason增益公式的例题：编辑控制系统的传递函数：开环传递函数：闭环传递函数：闭环系统的误差传递函数
Vizio_·2022-12-24 19:34

决策树算法（五）

APIclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)criterion特征选择标准“gini"或者"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信息增益
王涛涛.·2022-12-24 18:07

matlab中关于决策树算法

关于信息增益的一些观点和介绍决策树和随机森林。决策树优点和缺点和BP神经网络相比，决策树是一个白盒模型，跟黑盒模型相比，你更能看到其中模型构造的过程或者清晰意识到每一个过程。
qq_40707269·2022-12-24 17:17

使用HGS算法调整PD控制器增益的无人机动态性能数据——基于启发式的无人机路径跟踪优化（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这
荔枝科研社·2022-12-24 16:37

分类算法之决策树

目录前言1、基本流程2、属性/特征划分选择2.1信息增益（ID3）2.2增益率（C4.5）2.3基尼指数（CART）3、剪枝处理（节点分裂）前言决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法
一本糊涂张·2022-12-24 14:15

吃瓜教程-Task3（第4章）

1.2决策树学习的关键是如何选择最优划分属性，常用指标有：“信息增益”，“增益率”，“基尼指数”等，也可以联合使用。1.3“预剪枝”和“后剪枝”等剪枝处理会提高决策树的泛化能力，减低欠拟合程度。
爬树的小孩·2022-12-24 14:01

使用HGS算法调整PD控制器增益的无人机动态性能数据——基于启发式的无人机路径跟踪优化（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法
wlz249·2022-12-24 13:16

STM32电机库（ST-MC-Workbench）学习记录——电流采样参数设置

Amplificationonboard（电流检测放大电路是否在外部）：一般不会用片内的，一般都是用片外的调理电路，所以这个直接打勾就可以，不过需要计算一下放大增益。Amplifynetw
沉沙丶·2022-12-24 13:55

一文读懂ID3、C4.5、CART

ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5也是贪婪搜索）。
one-莫烦·2022-12-24 11:05

决策树与随机森林

一、决策树决策树包括3个步骤：特征选择决策树的生成（决策树局部最优）决策树的剪枝（决策树全局最优）1.特征选择特征选择的准则是信息增益或者信息增益比、Gini指数。
JNYxiaocao·2022-12-24 08:59

决策树算法-理清每个细节-附R+Python代码

2018-12-20更新，新增内容2019-01-14更新，对信息熵-信息增益章节中部分文字进行修订一.决策树概念在计算机科学中，树是一种重要数据结构，比如二叉查找树、红黑树等，通过引入“树”数据结构，
风风雨雨中寻觅·2022-12-24 03:40

一万加成，17.4万权重，约71个小赞

跟没有加成卡时的单赞收入相比，增益其实微乎其微。权当图个好意图吧。Mark一下。
谁在我家·2022-12-23 22:53

OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度（理论+代码）

下图中包含了调整像素亮度的公式：f(i，j)代表像素点，α代表增益（最终结果越靠近255越亮
HarwardWu·2022-12-23 17:45

opencv多摄像头配准_使用OpenCV库操作摄像头拍照、调节参数和视频录制

需求使用OpenCV做功能，播放摄像头(usb和网络)，对摄像头设备进行参数调整(亮度、对比度、饱和度、色调、增益、曝光度)调节，拍照和录像。
weixin_39747383·2022-12-23 16:44

MATLAB求配置极点,[转载]MatLab中的极点配置方法

其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。
weixin_39622217·2022-12-23 16:32

matlab极点配置四个极点,MatLab中的极点配置方法

其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。
红色没脚三倍速·2022-12-23 16:31

西瓜书-决策树

决策树算法的核心在于：选择最优划分属性判别分类的三种情形：当前节点包含的样本全属于一个类别，则可视为叶子节点，分类就是本身当前节点为空，则分类就是父类的分类当前节点包含样本不全属于一个类别，那么多数作为类别信息增益
zjw120·2022-12-23 13:33

决策树与随机森林

目录一、决策树1，介绍2，Gini系数（CART决策树）3，信息熵、信息增益4，决策树算法1，CART算法思想2，ID35，决策树题目二、西瓜数据集——决策树ID31.导入数据2，信息增益：1）以基尼系数为例
Fran OvO·2022-12-23 10:56

各类决策树算法的对比

各类决策树算法的对比ID3算法ID3算法基本原理算法的核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。
simonchen198774·2022-12-22 22:53

机器学习笔记-最大熵模型

最大熵  在学习最大熵模型前，我们需要知道熵是什么，在前面决策树那一节，我们介绍了决策树在选择特征时所采用的三种策略：信息增益、信息增益比和基尼指数，其中信息增益和信息增益比都是基于熵计算的，在那里介绍了熵是表示随机变量不确定性的度量
Pijriler·2022-12-22 16:49

C语言太复杂？CUDA Python也能实现并行计算加速！

作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA能实现在CPU和GPU上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA也都
边缘计算社区·2022-12-22 11:40

决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值
欣一2002·2022-12-22 07:19

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

-知乎(zhihu.com)信息熵、条件熵、交叉熵、相对熵互信息什么是「互信息」-知乎(zhihu.com)信息增益信息增益表示得知特征的信息而使得类的信息不确定性减少的程度。信息增益是决策树ID3
jiangchao98·2022-12-22 07:34

周志华机器学习：决策树

决策树文章目录决策树参考基本流程划分选择信息增益决策树的生成——ID3，及其问题增益率决策树生成——C4.5，及其问题剪枝处理预剪枝和后剪枝统计学习方法中的剪枝CART算法（统计学习方法80）CART回归树
椰子奶糖·2022-12-21 21:13

类感知对比半监督学习(Class-Aware Contrastive Semi-Supervised Learning)论文阅读笔记

论文链接，Github代码：Github链接1研究背景现有基于伪标签的半监督学习方法存在的问题：伪标签→存在确认偏差（ConfirmationBias）分布外噪声数据→影响模型的判别能力是否存在一种通用增益方法
Remoa·2022-12-21 21:33

周志华机器学习-决策树

二、信息增益划分三、其他属性划分准则增益率【C4.5算法】基尼指数【CART算法】四、决策树的剪枝五、缺失值的处理一、决策树基本流程？
馒头没有馅儿yolo·2022-12-21 21:00

《统计学习方法》 决策树 ID3和C4.5 生成算法 Python实现

两者算法差别在于一个使用了信息增益一个使用了信息增益比。算法理论定义5.1（
火烫火烫的·2022-12-21 17:33

《统计学习方法》matlab计算决策树信息增益

function[empEnt]=expEnt(A)%计算列向量的经验熵empEnt=0;list=unique(A);l=length(list);fori=1:lLength=length(find(A==list(i)));p=Length/length(A);empEnt=empEnt-p*log2(p);endendfunction[ecEnt]=Ecent(A,B,emEnt)%计算经
、踏莎行·2022-12-21 17:33

python之sklearn-分类算法-2.6 决策树

什么是决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法2，理解决策树例子二，决策树分类原理详解1，原理信息熵、信息增益等
TFATS·2022-12-21 12:39

机器学习-决策树

算法算法描述ID3其核心是在决策树的各级节点上，使用信息增益作为属性的选择标准，来帮助确定每个节点所应该采用的合适属性。C4.5C4.5决策树生产算法相对于ID3算法的重要改进是使用信息增益率来选择节
半個俗人·2022-12-21 09:36

非线性系统基于干扰观测器的抗干扰控制

目录基于干扰观测器的控制（简称DOBC）1、类Lyapunov方法（Lyapunov-likeMethods）1.1需要在已知增益矩阵L的前提下设计：1.2不仅给出存在的一个充分性条件，同时提出构造增益矩阵
xxxx_cheng999·2022-12-21 09:05

决策树(decision-tree)原理和实现

在决策树中，是通过信息增益（
远方的旅行者·2022-12-21 09:58
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