增益第29页

Task02加篇1——小白理解决策树

Task02加篇1——小白理解决策树1什么是决策树1.1决策树的基本概念1.2决策树模型的分类2树模型的拆分【回答问题1、3】2.1基尼不纯度（适用分类树）2.2信息增益（适用分类树）2.3方差法（适用回归树

等等党·2022-12-13 06:48

Python数据分析之探索性分析（多因子复合分析）

目录一、假设检验：二、交叉分析1、分析属性与属性之间关系的方法2、透视表三、分组与钻取：四、相关分析1、相关系数分析2、熵；条件熵；互信息（熵增益）；增益率；基尼系数；3、衡量离散数据的相关性五、因子分析

啊心个。·2022-12-12 12:38

Python数据分析之机器学习：分类

目录一、前期准备二、划分数据集三、引入分类的性能评价指标四、分类算法概述1、KNN（K-NearestNeighbors）2、朴素贝叶斯——朴素：特征间相互独立3、决策树——切分标准以信息增益大的准则先进行决策

啊心个。·2022-12-12 12:38

python决策树_决策树的python实现

常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信息熵增益最大的feature作为node，

weixin_39737831·2022-12-12 12:25

决策树（python）

一、分类决策树1.决策树的划分依据信息增益信息增益率基尼值和基尼指数2.剪枝（对付"过拟合"的主要⼿段）在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多

herry57·2022-12-12 11:16

滤波器的主要特性指标

1、特征频率：①通带截频fp=wp/(2p)为通带与过渡带边界点的频率，在该点信号增益下降到一个人为规定的下限。

长弓的坚持·2022-12-11 11:34

开关电源环路稳定性分析（07）——电压型补偿网络

根据前面的传递函数的表达式可知，带有两个阻抗L，C元件的传递函数，在转折频率以后，在增益上斜率为-2，表现为-40dB/dec的特性，在足够宽的频率范围内相位偏移达到-180°。这样的性

大话硬件·2022-12-11 08:27

python决策树分类鸢尾花_【sklearn决策树算法】DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 鸢尾花分类...

ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。

項羽Sama·2022-12-11 07:21

SSKD：自我监督知识蒸馏

自监督信号改善了传统蒸馏，在少镜头和噪声标签场景下具有显著的增益。对正常数据和单个分类任务的模拟扩展到对转换数据的模拟，并使用额外的自我监督任务。教师的自我监督预测包含丰富的结构化知识，可以促进

一瞬にして失う·2022-12-11 02:01

Python opencv 直方图均衡化

直方图均衡化分为两种：一种是直方图均衡化，一种是自适应直方图均衡化图像领域又分为三种：灰度图均衡化、彩色图均衡化、YUV直方图均衡化所谓的均衡化又称为图像增强，也是我们熟知的增益我一般用的最多的是直方图均衡化和自适应直方图均衡化

俯趴在代码上的小白·2022-12-10 20:13

决策树的剪枝和连续值，缺失值处理

分析每一个属性的信息增益时，忽略对于这个属性的缺失部分，乘以系数ρ。（无缺失部分的权重占比）（2）样本在划分属性上缺失？按照无缺失

CS彩笔·2022-12-10 14:50

自动控制理论开环与闭环思考（从飞行控制角度）

应对时变我们是通过增益调度和切换飞行模式的策略实现的。注：线性关系式通过拉氏变换实现的，这种线性关系是频域视角实现的。时域与频域的关系，相位、幅值、频率

井底之蛤·2022-12-10 11:11

数字信号处理--------residuez函数

1.极点留数模型和系统传递函数模型下图分别为极点留数模型和零极点增益模型之所以要化为系统传递函数模型，主要是因为后面要利用MATLAB中的zplane()函数画

WFForstar·2022-12-10 11:08

WebRTC系列补充--native音量控制level

文章目录1.上层接口1.1Android接口1.2iOS接口2.源码实现流程分析2.1接口调用流程2.2音频数据增益流程1.上层接口WebRTC对于音量控制是有两个位置一个是ADM(AudioDeviceModel

简简单单lym·2022-12-10 04:55

WebRTC音视频之噪音消除功能

WebRTC对于iOS和Android的音频处理，是有很大的不同的，WebRTC基本上是使用的iOS自身的音频降噪、环境音处理、人声增益处理，因为WebRTC认为iOS的音频处理已经满足相对理想的效果，

hbblzjy·2022-12-10 04:21

决策树(decision tree)

通常特征选择的标准是信息增益(informationgain)或信息增益比.什么是信息增益呢？在划分数据集之后信息发生的变化称为

南妮儿·2022-12-10 04:33

ISP基础与算法

①ISP主要做下面的工作：AEC（自动曝光控制）、AGC（自动增益控制）、AWB（自动白平衡）、色彩校正、LensShading、Gamma校正、祛除坏点、AutoBlackLevel、AutoWhiteLevel

Ming_8225·2022-12-09 22:31

基于Matlab的单基地雷达模拟检测和跟踪仿真（附源码）

目录一、介绍1.1统计雷达模型1.2场景管理1.3扫描控制二、场景-空中监视2.1雷达系统2.2参考目标和雷达环路增益2.3构建雷达2.4方案和目标2.5可检测性三、模拟检测3.1扫描行为3.2检测四、

珞瑜··2022-12-09 19:22

【ADRC/Matlab实现】非线性状态误差反馈NLSEF

3.2simulink仿真一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数（fhan函数）和fal函数等，可实现“小误差大增益

Amanda1m·2022-12-09 19:06

详解决策树 Decision Tree

详解决策树DecisionTree详解决策树DecisionTree基本概念特征选择信息增益信息熵信息增益ID3算法算法流程Python实现源码信息增益率信息增益的不足信息增益率C4.5算法算法流程Python

Avery123123·2022-12-09 14:56

决策树(Decision Tree)

决策树1.决策树的表示1.1基本概念1.2训练1.3测试1.4决策树与关联规则2.决策树学习算法△混杂度函数熵(1)信息增益(2)信息增益率3.一些问题3.1处理连续属性3.2过拟合与剪枝3.3处理缺失属性值

wwwwait___·2022-12-09 14:25

功率放大电路和电压放大电路的区别是什么意思

图：功率放大电路与电压放大电路对比1、功能和基本要求功率放大器电路的功能主要是向负载输出够大的功率，提供足够的功率增益。电压放大器电路的功能主要是放大信号电压，提供较高的电压增益。

Aigtek安泰电子·2022-12-09 14:11

应用实践｜知乎用户画像与实时数据的架构与实践

，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益

ApacheDoris·2022-12-09 11:23

opencv基本的图像处理

文章目录ROI区域灰度图转换图像增益设计图像尺寸调整图像混合，设定透明度图像合并，并列显示基本图像操作方法描述示例rect设定矩形框Rectrect(100,100,200,200);Matroi=src

小小工程员·2022-12-09 08:15

ISP和IQ调试

ISP主要坐下面的工作：AEC（自动曝光控制）、AGC（自动增益控制）、AWB（自动白平衡）、AF（自动对焦）色彩

460833359·2022-12-09 03:04

海思平台ISP与图像的IQ调试(2)

小嵌同学·2022-12-09 03:02

HiISP 开发

Dgain数字增益数字增益主要是调节数模转换输入的脉冲幅度,其值过小,会造成丢失误码的增大;但是,如果幅度过大,因数据脉冲严重切顶,噪声脉冲增加,数字信号信噪比也会劣化，也造成干扰误码的增加.数字增益的最佳值是调整在数字电路输入的域值范围内的上限

为何不浪漫是罪名·2022-12-09 03:00

【weka】决策树C4.5

WEKA进行数据挖掘，第2部分【3】weka算法参数整理【4】机器学习工具WEKA使用总结，包括算法选择、参数优化、属性选择文章目录参考1算法原理1.1计算类别信息熵1.2计算每个属性的信息熵1.3计算信息增益

bryant_meng·2022-12-09 02:03

机器学习-决策树算法代码详注

优点：计算复杂度不高，结果易于理解缺点：容易产生过拟合现象，所以需要对决策树进行剪枝前提知识：熵、信息增益（信息在数据划分之前和之后发生的变化大小，与熵的减小程度成正比，即数据有序程度成正比）：https

咻哈·2022-12-09 01:29

决策树（算法+代码）

InfoA(D)=∑Dj/D*Info(Dj)决策树会选择最大信息增益来对节点进行划分。信息增益：：表示X的信息，而使得Y不确定性减少的程度。信息增益方法倾向

lxy209601483·2022-12-09 01:28

根轨迹法和频率响应法设计PI控制器学习笔记

常规根轨迹法采用开环增益从零变化到无穷。频率响应法使用开环传递函数推断闭环系统的相对稳定性。需要将系统转化为典型环节表示的形式，并通过幅值裕度和相角裕度调整比例环节K。

一饮丶一啄·2022-12-08 15:04

【自动控制理论（三）】频率特性

文章目录频率特性的概念奈奎斯特图和波特图奈奎斯特图和波特图的概念波特图判断稳定性由开环波特图判断闭环时域性能由闭环频率特性分析动态性能matlab画频率特性频率特性的概念控制系统的频率特性是输入为正弦波时，输出的正弦波与输入相比的幅值增益以及相角差

德丽莎世界第一可爱biuu~·2022-12-08 15:33

机器学习与数据挖掘知识归纳（二）

四.决策树1.决策树学习的基本思想决策树学习每次划分时，要选择使得信息增益最大的划分方式（局部最优），以此来递归构建决策树。通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和剪枝。

_TOS·2022-12-08 12:43

机器学习算法（六）：基于决策树的分类预测

决策树的应用2.实验室手册2.1学习目标2.2代码流程2.3算法实战2.3.1Demo实践¶2.3.2基于企鹅数据集的决策树实战2.4重要知识点2.4.1决策树构建的伪代码2.4.2划分选择2.4.2.1信息增益

尽力而为还不够·2022-12-08 11:45

笔记d008 决策树与集成学习

决策树是二分树信息论单位为bit5bit决定世界冠军5=1/32log1/32信息熵越大把减少不确定性的东西放在更头部的node划分依据信息增益初始信息熵大小-条件伤大小不确定性减少最多to_dict(

astastya·2022-12-08 02:10

[论文精读｜顶会论文]TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Link

TPLinker:Single-stageJointExtractionofEntitiesandRelationsThroughTokenPairLinking过去的方法：联合学习可以获得明显的性能增益

来日可期Dream·2022-12-08 02:16

educoder机器学习-实验四-编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法

这是educoder平台，机器学习-实验四-编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法的代码详解与解决过程详解，创造不易，请大家点点赞，收藏藏！

Tony_Chen_0725·2022-12-07 22:08

个人笔记Resnet残差网络

Resnet残差网络：残差网络本质一种XGBOOST集成算法思想，让残差模块拟合网络残差，以此获得梯度增益效果，降低目标函数的值。《让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是gbdt的gb的核心了。

CV_er·2022-12-07 21:55

决策树（Decision Tree)

决策树（DecisionTree）时间：2022/5/17文章目录决策树（DecisionTree）1.相关知识2.决策树构建算法3属性选择度量3.1信息增益3.2增益率3.3基尼指数3.4其他属性选择度量

木桷·2022-12-07 21:19

CMOS图像传感器基础知识总结：二

2.数字增益和模拟增益模拟增益：芯片像素点感应光子

Z1Tester·2022-12-07 10:58

机器学习决策树随机森林

文章目录参考决策树指标基尼系数基础公式公式理解引入划分后的公式划分后公式的理解信息熵、信息增益如何理解信息熵两种指标的对比总结参考b站视频【决策树、随机森林】附源码！！

Melody2050·2022-12-07 05:36

扩展卡尔曼滤波理解

目录前言线性化存在问题其他改进方法无迹卡尔曼滤波粒子滤波前言我们在博客卡尔曼滤波详细推导中以匀速行驶的小车以及引入加速度之后的非匀速行驶小车为例，介绍了卡尔曼滤波的推导过程，总结了五条公式用于卡尔曼滤波过程中的预测和更新，并讨论了卡尔曼增益

晓晨的博客·2022-12-07 01:38

《卡尔曼滤波理解及python实现》

滤波状态估计器模型精确和随机干扰信号统计特性已知的线性系统本质：贝叶斯模型+最小均方误差估计步骤根据上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这次的先验状态估计和先验误差估计根据本次先验误差估计和测量噪声，得到卡尔曼增益根据当前测量值和先验状态估计值

坚强的羊脂球·2022-12-07 01:08

《机器学习实战》——第3章决策树

创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示：3.1.1信息增益划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。

海鸥丸拉面·2022-12-07 00:17

机器学习实战——决策树ID3

文章目录1.决策树的构造1.1决策树的一般流程1.2信息熵（1）定义（2）code：计算信息熵、创建数据集1.3划分数据集（1）code：按照给定特征划分数据集1.4信息增益（1）定义（2）code：选择最好的数据集划分方法

冠long馨·2022-12-07 00:17

《机器学习实战》—— 决策树

目录一、决策树的构造1.信息增益2.划分数据集3.递归构建决策树二、在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图1.Matplotlib2.构造注解树三、测试和存储分类器1.测试算法：使用决策树执行分类

LiaoNanan·2022-12-07 00:46

《卷积神经网络与计算机视觉》笔记

文章目录1.随机森林（RDF）信息熵信息增益2.神经网络基础神经网络分类学习规则分类多层感知机（MLP）参数学习梯度不稳定问题（梯度爆炸或消失）——激活函数选择问题3.循环神经网络（RNN）4.卷积神经网络

DDDouble T·2022-12-06 15:35

【天线的主要技术指标及其含义-带宽】

天线的主要技术指标及其含义在《天线基础》中是第三节，前面的基础基本没有太强的关联性，所以我们选择先给大家分享时长听见的相关主要技术指标；1、带宽天线的性能参数如输入阻抗、方向图、主瓣宽度、副瓣电平、波束指向、极化、增益等一般是随频率的改变而变化的

一颗躁动的晶体管·2022-12-06 15:08

通信基础之天线知识梳理---2022/12/05

哈工大的天线原理课程基本振子的辐射和天线电参数天线电参数主要有：方向性函数、方向图、方向性系数、辐射电阻、效率、增益、输入阻抗、频带、极化。

城猪猪·2022-12-06 15:37

【OpenCV学习】第4课:操作像素(提高图像的亮度对比)

仅自学做笔记用,后续有错误会更改理论:图像的变化可以为:像素变化(点操作),领域操作(区域),对比度和亮度的调整需要用到像素变化(点操作):g(i,j)=α*f(i,j)+β,β是增益变量相关API:代码示例

姚书生·2022-12-06 13:56

推荐频道

增益