增益第30页

lightGBM算法梳理

主要的原因是对于每个特征，我们需要浏览所有的数据去计算每个可能分裂点的信息增益，真是非常耗时的。

futurewq·2022-12-05 18:33

机器学习算法：集成学习 lightGBM

主要有几方面优化：减少分割增益的计算量：分割需要对特征的取值一一计算，当取值较多时计算量较大；lightGBM采用直方图的方式，将取值划分为多个桶，计算复杂度就和桶数量相关而不是取值数相关。

空腹熊猫·2022-12-05 18:02

【信息检索与数据挖掘期末笔记】(二) IR Evaluation

长命百岁️·2022-12-04 15:39

百面机器学习—3.逻辑回归与决策树要点总结

二、决策树1.决策树的算法（ID3，C4.5，CART）总结1.1ID3—信息增益1.2C4.5—信息增益比1.3CART—基尼指数1.4三种算法对比2.为什么决策树需要剪枝？如何进行剪枝？

哎呦-_-不错·2022-12-04 14:58

一阶电路暂态响应的结果分析。_时/频域响应（一阶系统）

先来简述一阶系统(也可直接跳转至2部分)积分器+单位负反馈组成的一阶系统框图闭环传递函数框图的伯德图阶跃响应阶跃响应(时域响应)带宽处幅值下降3dB≈√2增益-带宽积一节运放的传递函数单位增益频率(unit-gainfrenquencyωU

weixin_39597323·2022-12-04 11:33

传统语音增强——基本谱减法

（k）求出每个分量的幅值和相角，幅值是|Xi（k）|，相角为已知前导无话段（噪声段）时长为IS，对应的帧数为NIS，可以求出该噪声段的平均能量为谱减公式为式中，a和b是两个常数，a称为过减因子；b称为增益补偿因子

清泉_流响·2022-12-04 08:43

传统语音增强——Boll的改进谱减法

式中，a为过减因子；β为增益补偿因子。（2）计算平均谱值在相邻帧之间计算平均值：利用Yi（k）取代Xi（k），可以得到较小的谱估算方差。（3）减

清泉_流响·2022-12-04 08:43

高分四号数据计算表观反射率

前期准备：查找关于计算表观反射率的文献，总结出以上的几点：（1）需要偏移和增益数据，在中国资源环境卫星获取。需要注意的是，这个定标参数每年都会变化，需要根据数据日期选择，如下图所示。

YuanYWRS·2022-12-04 08:52

【推荐系统】WOE、IV、OR值、信息增益、卡方检验

目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新工业级推荐系统中的特征工程-杨旭东的文章-知乎评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度风控模型

littlemichelle·2022-12-04 03:07

educoder 决策树

7、决策树第2关：信息熵与信息增益importnumpyasnp#计算信息熵defcalcInfoEntropy(feature,label):'''计算信息熵:paramfeature:数据集中的特征

@小蜗牛·2022-12-03 21:54

计算机视觉中自监督学习的最近进展

深度视觉的挑战：找到更好的模型理解模型的鲁棒性（适用于对抗样本）————————希望模型训练时使用一些无标签数据自监督学习当我们采用更大的模型的时候，它的性能会更好，但是我们在面对数据倍增时，性能提升比大模型的增益更大

鱼与钰遇雨·2022-12-03 18:25

DecisionTreeClassifier决策树

或输入‘entropy’使用信息增益splitter每

代嘻嘻·2022-12-03 10:50

使用决策树算法进行鸢尾花数据分类(python)

使用决策树算法进行鸢尾花数据分类（学习笔记）决策树算法介绍构建树的过程从根节点开始，计算所有特征值的信息增益（信息增益比、基尼系数），选择计算结果最大的特征作为根节点。

CavalierJHC·2022-12-03 10:20

人工智能面试总结-决策树

说说信息增益？说说树模型怎么判断叶子节点是否要分裂？说说ID3和C4.5的区别？说说决策树有哪些要素？说说决策树中剪枝的作用？说说剪枝有哪些策略？说说剪枝中的预剪枝与后剪枝？说说预剪枝与后剪枝优缺点？

啥都生·2022-12-03 09:37

ADC性能指标（INL/DNL/GE/OE/SNR/THD/SINAD/SFDR/ENOB）（用函数的观点来理解）

目录一、静态特性1、失调误差（offseterror）2、增益误差（gainerror）3、微分非线性（DNL）4、积分非线性（INL）二、动态特性1、信噪比（SNR）2、总谐波失真（THD）3、信噪失真比

madson2022·2022-12-02 22:02

一分钟带你快速认识S参数

S21为正向传输系数，也就是增益。S11为输入反射系数，也就是输入回波损耗，S22为输出反射系数

EDA365电子论坛·2022-12-02 16:19

2秒看透决策树

我们构建决策树的主要工作是确定特征判断的先后顺序（比如使用信息增益选择当前使用哪个特征作为当前节点的特征判断）。决策树的基本想法是随着深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越

rotten wood·2022-12-02 13:04

Lecture 010-1-Network flow

Outline•基本认识•最小费用网络流•最优网络流的“整性”与“全单模性”•圈方向–“可行”圈方向与“改进”圈方向•消圈求最优流、网络单纯形法•运输问题与分配问题•最大流与最小割•多商品流与增益/损耗流

Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:59

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-6 7 8 第四章分类决策树 KNN算法朴素贝叶斯

文章目录第四章分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型4.经典分类方法4.1决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率Gini指标过拟合问题过拟合与树剪枝由决策树提取分类规则

敲代码的小提琴手·2022-12-02 02:58

r 语言 c50算法,c50(部分)决策树R代码

#c50决策树作为商业版本的决策树，尤其高效的速度和，更加符合理论意义的分类方式#信息熵，信息熵增益率作为样本数据的分支方式，下文中没有对连续型变量做输入，可以参考chimerge转化为分类型变量#如果想转变为

易烫YCC·2022-12-02 00:28

Python 中的决策树

决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。

IT娜娜·2022-12-02 00:26

Kalman 计算学习小结

算法推导此处不做赘述；实现：P[i]=(P[i-1])+Q#(Q)#P[i]协方差；K[i]=np.sqrt(P[i]/(P[i]+R))#(R)#(np.sqrt取开方);单纯增益Y[i]=Y[i-1

majingming123·2022-12-01 22:28

关于特征选择的一些常用手段(其一)

—今天的风儿有些喧嚣1.信息增益定义:熵,表现的事情的不确定性；越大越不确定。条件熵,表现的是在一个条件下，事情的不确定性；信息增益,为熵与条件熵的差，表现的是信息的不确定性减少的程度。

今天的兔儿有些喧嚣·2022-12-01 20:53

XGBoost：理论基础与模型应用

XGBoost：理论基础与模型应用(一)决策树模型目录XGBoost：理论基础与模型应用(一)决策树模型前言ID3算法信息增益ID3算法过程C4.5CARTCART生成分类树的生成回归树的生成总结主要参考

BUCT_Yanglp·2022-12-01 16:53

SUMO 换道设置，靠右行驶

lcStrategic="3"提前换道的参设定lcKeepRight="0"，取消无脑靠右行驶，但经过交叉口后还会靠右行驶，最好设定交叉口的进口道和出口道是平行连接的lcSpeedGainRight=“1”，为获取速度增益选择靠右

儒雅芝士·2022-12-01 08:06

机器学习——监督学习之决策树分类模型

c.决策树的构建通常根据特征的信息增益或其他指标。d.分类时，只需要按照决策树中的结点依次进行判断，即可得到样本所属类别。

L_imbo·2022-11-30 22:49

机器学习-使用决策树DecisionTreeClassifier()对鸢尾花数据集进行分类

1．1决策树回归的工作基础主要任务是首先介绍什么时决策树和信息增益，平均误差，Gini系数等一些基础概念，之后手动推演和上机实践实现决策树的分类与回归1．2决策树分类的实验条件使用了python作为主要工具

记住0和1·2022-11-30 22:47

机器学习的练功方式（七）——决策树

文章目录致谢7决策树7.1认识决策树7.2决策树原理7.3信息论7.3.1信息熵7.3.1.1熵7.3.1.2信息7.3.1.3信息熵7.3.2信息增益7.4决策树实现7.5决策图7.6后话致谢信息熵是什么

ArimaMisaki·2022-11-30 22:46

【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT

1.ID3算法ID3算法的核心思想是最大化信息熵增益。所谓最大化信息熵增益，即每次进行下一次分裂时，计算出所有类别对应当

CC‘s World·2022-11-30 13:57

决策树算法

决策树目录决策树1.认识决策树2.决策树算法主要解决的问题3.构建决策树3.2贪心算法4.不纯度5.ID3算法构建决策树5.1信息论基础5.2信息增益5.3构建决策树5.4ID3的局限性6.C4.5算法

荼靡，·2022-11-30 13:25

决策树贪心算法正确吗？

问题定义：按照信息增益大的贪心思想，构建的树能不能保证最小？

出尘呢·2022-11-30 13:47

Normalized Glow论文阅读

1Convolutions文章目录摘要简介背景：基于流的生成模型提出的生成流Actnorm：具有数据相关初始化的缩放和偏差层可逆的1×1卷积LU分解仿射耦合层零初始化分割和连接置换相关工作定量实验使用可逆1×1卷积的优增益与

zzfive·2022-11-30 11:14

频域法分析系统详解及个人笔记

开环增益K有什么作用？为什么一个积分环节的伯德图幅频曲线斜率恰恰是一个-20dB/dec？系统的响应跟零点有关系吗？相角裕度和幅

Allen953·2022-11-30 07:36

R语言决策树实现

文章目录决策树决策树函数优势决策树适用于分类型独立变量决策树函数ID3：informationentropy信息熵C4.5：informationgainratio信息增益比CART：giniindex

Cachel wood·2022-11-30 02:23

机器学习进阶第三节-决策树随机森林

决策树ID3使用信息增益/互信息进行特征选择C4.5信息增益率CART基尼系数决策树不加限制增长往往会过拟合，泛化能力弱，通过剪枝和做随机森林来减少过拟合现象随机森林多棵树理论上抑制过拟合bagging

yzy_1117·2022-11-30 02:50

机器学习-算法进阶(3)：决策树

，如果p=0且发生了那么信息量是爆炸性的数据可离散可连续度量两个变量的距离两个事件独立的化，互信息为0求负对数似然函数的最小值决策树就是建立一个熵不断下降的树哪个熵值差得多，哪个特征得影响就越大：信息增益

weixin_51182518·2022-11-30 02:48

脉冲压缩的增益问题

目录一、引言二、线性调频波的脉冲压缩增益三、仿真验证及问题分析3.1脉压系统对LFM波的增益3.2脉压系统对白噪声的增益3.3脉压系统对信噪比的增益参考文献一、引言脉冲压缩（PulseCompression

XD_MaoHai·2022-11-30 00:15

吃瓜笔记---第四章决策树

注：本文只是本人阅读西瓜书及南瓜书的阅读笔记和心得，可能只有自己能看懂，鉴于本人水平有限，有极大可能出现错误，欢迎读者批评指正决策树的学习通常包括3个部分：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪1、信息增益自信息

deeplearningcc·2022-11-29 21:39

日常学习记录——目前学习记录总结

决策树算法——基于信息熵、基于信息增益、基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

日常学习记录——决策树根节点的选择

日常学习记录——决策树根节点的选择1数据集2根节点的选择1信息增益的计算2计算单列属性信息熵3计算各属性信息增益3存在问题与反思1数据集本例使用的是经过预处理的模糊数据集，如下所示。

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）

决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）文章目录决策树实现图像分类（JMU-机器学习作业）决策树先验知识信息熵条件熵信息增益决策树剪枝预剪枝后剪枝离散型数据分类代码运行结果：连续型数据分类代码运行结果

急雨·2022-11-29 14:39

使用支持向量机的基于异常的入侵检测系统

⼀种智能⼊侵检测系统第⼀阶段第⼆阶段：分类总结2.使用支持向量机的基于异常的入侵检测系统1.预处理入侵数据集2.基于信息增益的特征排名3.分类器优化4.使用RBF-SVM的检测模型总结参考论文申明：未经许可

不懂开发的程序猿·2022-11-29 14:09

Turbo Autoencoder: Deep learning based channel code for point-to-point communication channels

Deeplearningbasedchannelcodeforpoint-to-pointcommunicationchannelsAbstract1.介绍2.问题形成3.TruboAE:结构设计和训练3.1TurboAE的设计3.2基于直通估计器的TurboAE二值化设计3.3神经可训练性设计4.实验结果4.1TurboAE的块长编码增益

attacking tiger·2022-11-29 13:13

常见分类模型：决策树、随机森林、GBDT、XGB

即信息增益：缺点：1.对取值数

hhhh106·2022-11-29 09:00

DQN-TC搭建整理

s[t]=[x[1],a[1],x[2],a[2],x[3],a[3],...,a[t-1],x[t]]当前的文本是当前episode的最后一个的时候r[j]=EG，否则r[j]=0【EG：推文的期望增益

卧语寒蝉·2022-11-29 09:57

2022年11月28日 Desition Tree 学习笔记

信息增益：用样本

小蒋的技术栈记录·2022-11-29 07:23

中文信息处理（五）—— 文本分类与文本表示

文本分类方法基于传统机器学习的文本分类1.2文本分类的一般流程2.基于向量空间模型(VSM)的文本表示方法2.1one-hot表示2.2VSM①文档（Document）②项（Term）2.3特征选择常用方法①文档频率DF②信息增益

·2022-11-29 06:50

sklearn之feature_importance_参数的学习

在生成的每一个结点：随机不重复地选择d个特征利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益

一条咸鱼在网游·2022-11-29 01:29

同相运算放大器电压增益计算

同相运算放大器电压增益运算放大器的放大主要取决于两个反馈电阻，如R1和R2，它们连接在分压器配置中。

正在黑化的KS·2022-11-28 15:31

机器学习：决策树算法(ID3算法)的理解与实现

机器学习：决策树算法（ID3算法）的理解与实现文章目录机器学习：决策树算法（ID3算法）的理解与实现1.对决策树算法的理解1.概述2.算法难点选择最优划分属性1.信息熵2.信息增益2.使用sklearn

深知知知知·2022-11-28 12:31

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