增益第32页

python机器学习决策树算法

)log2p(x)不确定性越大，信息熵越大2、决策树评价：优点：小规模数据集有效缺点：处理连续变量不好；类别较多时，错误增加的比较快；不能处理大量数据二、决策树生成算法：1、ID3算法：选择最大化信息增益来对结点进行划分

孙笑川 258·2022-11-25 08:59

EfficientNet 简介

目录EfficientNet网络结构MBConv结构EfficientNet单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性，但随着模型的增大，其精度增益却会降低。

Lemon_Yam·2022-11-25 07:14

集成学习之决策树

ID3算法使用的是信息增益方式进行特征分裂、C4.5算法使

nono_x·2022-11-25 03:49

基于随机森林的分类算法的matlab简单实现

说明关于熵、信息增益、信息增益比、基尼指数的计算不再写出决策树构建——使用最简单的ID3算法1.输入：训练数据集D，特征集A，阈值（后面会说明数据集的内容）2.输出：决策树T（1）若D中所有实例属于同一类

文雯不是头猪哇·2022-11-25 00:50

随机森林（RF）

基于证据权重法和机器学习的赣南钨矿成矿远景预测[D].江西理工大学,2022.二、细节部分1.决策树判度西瓜是否为好瓜的决策树，根据西瓜的不同属性进行分类，最后判度西瓜是否为好瓜2.决策数构建2.1ID3算法计算每个属性的信息增益来构建决策树

芒果很芒~·2022-11-24 22:50

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——决策树

常见的决策树算法如下：决策树算法算法描述ID3算法在决策树各级节点上，使用信息增益的方法作为属性的选择标准C4.5算法ID3的改进版，使用信息增益率来选择节点属性。ID3只适用于离散的描述属性，而C4

阿丢是丢心心·2022-11-24 09:13

机器学习---决策树（ID3，C5.0，CART）

目录1.什么是决策树2.决策树介绍3.ID3算法信息熵代码实现信息熵的计算：信息增益python实现信息增益公式4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标Python代码实现信息增益的计算

温旧酒一壶~·2022-11-24 09:13

决策树及其python应用（1）

决策树及其python应用（1）决策树1.决策树2.决策树的构造2.1信息增益2.1.1熵和经验熵2.1.2条件熵和信息增益决策树笔记参考呆呆的猫机器学习实战（三）——决策树1.决策树决策树（decisiontree

Messiah___·2022-11-24 09:32

一阶倒立摆的起摆与稳摆simulink仿真

**一阶倒立摆的起摆与稳摆simulink仿真**目录：倒立摆的稳定倒立摆的起摆模型仿真结果1.倒立摆的稳定根据现代控制工程这本书中介绍的状态反馈法控制其中J为配置的极点矩阵，K为得到的反馈增益矩阵。

艾泽拉斯的国王大人·2022-11-24 05:20

【开关电源】LLC基本工作原理

而且不同的电池，电池端的电压差异也比较大，这要求后级DC-DC变换器具有较宽的增益范围。非隔离型PWM调制的Buck/Boost型变换器受调节占

qq_53678994·2022-11-24 04:35

决策树的构建算法

ID3算法使用信息增益作为不纯度。即用信息增益来判断当前的节点用什么样的特征来构建决策树。信息增益越大，不确定性的减少程度越大，越适合用来构建决策树。信息增益也称作互信息，也就是下图的阴影部分。

一条长直线·2022-11-24 01:31

决策树学习提纲（需要解决的一些问题）

分割点的选择依据有信息增益和信息增益比。数值

weixin_30410999·2022-11-24 01:30

机器学习_3:决策树的构建及应用

文章目录实验背景1.决策树算法原理1.1.什么是决策树1.2.如何构建好的决策树1.2.1.香浓熵1.2.2.信息增益1.2.3.信息增益率1.2.4.基尼指数1.3.如何优化构建完的决策树1.3.1.

chuxiao_scx·2022-11-24 01:29

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks论文详解

本文提出了一个有效的通道注意(ECA)模块，它只涉及少量的（k<=9)参数，但带来了明显的性能增益。通过对SENet通道注意力模块的分析，证明了避免降维和适当的跨通道信息交互对于

DRACO于·2022-11-23 22:05

决策树进阶

ID3用的是信息增益准则，偏好于可取值数目较多的属性。

sun_rose·2022-11-23 20:48

机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树

决策树原理简单来说就是：1，先计算所有列概率，及概率log值，据此求出整体的信息熵A；2，取出数据集中的每一列，计算剩余特征值的信息熵ai,并计算差值，也就是信息熵增益：bi=A-ai,除去自己这列，算的信息熵越小

lengyuyan007·2022-11-23 20:37

决策树--一种常见的机器学习算法

决策树--基于树结构进行决策简介一、白话决策树生成过程二、算法决策树生成过程三、算法细节1.信息增益2.增益率3.基尼指数四、树的剪枝（优化）1.预剪枝步骤优缺点后剪枝优缺点五、进阶处理--连续值与缺失值

探索世界的小白·2022-11-23 19:02

决策树的进阶-----属性值为连续

目录一.决策树概述1.1决策树概念1.2决策树实现步骤1.3分类原理编辑二.分类指标2.1离散和连续属性2.2连续值处理2.3连续值划分原理三.代码实现3.1创建数据集3.2计算信息增益3.2.1信息熵

长得不丑的小林·2022-11-23 19:27

机器学习----熵，信息增益与决策树（Decision Tree）

文章目录1.简介2.熵3.信息增益4.决策树算法5.决策树剪枝策略（1）目的（2）方法6.代码实现1.简介决策树(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

WFForstar·2022-11-23 19:19

机器学习方法篇(4)------决策树剪枝

预剪枝如上一节所讲建树过程，节点依据信息增益和增益率扩展子节

对半独白·2022-11-23 19:11

机器学习——决策树的剪枝

原因：上一篇博客是使用ID算法构建的决策树，而ID3算法构建的决策树可能存在以下问题：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率

Gucciwei·2022-11-23 18:28

pytorch学习：xavier分布和kaiming分布

1函数的增益值torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity,param=None)提供了对非线性函数增益值的计算。

UQI-LIUWJ·2022-11-23 16:16

TORCH.NN.INIT

TORCH.NN.INIT增益1增益：calculate_gain恒值填充1常量填充：constant_21值填充：ones_30值填充：zeros_4单位矩阵填充2维Tensor：eye_5dirac

阿巫兮兮·2022-11-23 16:42

机器学习与数据挖掘实验四--编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树

机器学习与数据挖掘实验四（编程实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法）实验目的：掌握构建决策树的基本流程实验环境：Anaconda/Jupyternotebook/Pycharm实验内容：编码实现基于信息增益进行划分选择的决策树算法

十七不卖书Q·2022-11-23 16:09

决策树算法 java_决策树算法原理及JAVA实现(ID3)

(3)机器学习(Tom.Mitchell著)第三章决策树，里面详细介绍了信息增益的计算，和熵的计算。

weixin_39677203·2022-11-23 14:40

决策树id3算法 java_决策树ID3算法的java实现

那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计

考试点·2022-11-23 14:10

决策树——剪枝算法

当信息增益，信息增益率和基尼指数增益小于某个阈值，停止生长。当测试集准确性提升小于某个阈值，或不再提升甚至有所下降时，停止生长。（西瓜书）预剪枝方

贪心西瓜·2022-11-23 14:30

机器学习——决策树（分类）

Tao_RY·2022-11-23 12:39

机器学习 ——决策树

第1关：什么是决策树第1题训练决策树的过程就是构建决策树的过程ID3算法是根据信息增益来构建决策树C4.5算法是根据信息增益比来构建决策树决策树模型的可理解性高第2题决策树可以是多叉树。

Ssaty.·2022-11-23 12:32

Games101-课程19笔记

针孔成像视场(FOV)焦距与视野在较小的传感器上保持FOV曝光摄影中的曝光控制光圈大小快门速度机械快门滚动快门高速摄影ISO增益(感光度)类似于后期处理ISO（增益）F-Number(F-Stop):曝光级别曝光

只剩下小白了·2022-11-23 08:45

读周志华《机器学习》第四章--决策树

目录一、决策树1.1原理1.2决策树的特点1.3决策树的三种基本类型二、ID3（信息增益）算法2.1信息熵2.2条件熵2.3信息增益详解3.ID3算法缺点三、C4.5算法（分类树）1.信息增益率2.剪枝

An efforter·2022-11-23 08:05

决策树分类基本原理加案列说明

目录1.认识决策树2.决策树分类原理2.1熵2.1.1概念2.1.2案例2.2决策树的划分依据-----信息增益2.2.1概念2.2.2案列：2.3决策树的划分依据二-----信息增益率2.3.1概念2.3.2

莱维贝贝、·2022-11-23 01:09

基于MATLAB控制系统辨识系列3-梯度矫正参数估计法

目录一、原理二、算法步骤：三、代码实现：梯度矫正参数估计法-RGC（recursivegradientcorrection）一、原理参数估计结构，与最小二乘法相似：增益矩阵x新息基本原理为：沿着目标函数的负梯度方向

ayuan0211·2022-11-23 00:02

决策树剪枝

3）计算每次扩张对系统性能的增益，如果增益值小于某一个阈值则停止生长。4）到达此结点的实例具有相同的特征向量，而不必一定属于同一类，也可停止生长。预剪枝优缺点1）优点：由于预剪枝不必生成整棵决策

maozezhong0·2022-11-22 22:35

机器学习-决策树

目录一、什么是决策树1、决策树的定义2、决策树模型3、决策树学习二、信息增益三、决策树的构造及代码一、背景前提：二、数据处理三、训练算法五、实验总结一、什么是决策树1、决策树的定义百度百科决策树的定义：

guanze1·2022-11-22 22:32

2022年全国大学生电子设计竞赛C题有源二分频音频放大电路LTspice仿真

信号源经过自动增益控制控制后分别进行高通和低通滤波，在前面插入全通滤波器是为了方便调节输出之间的相位差，功放可以随便找D类的，或者集成的AB类的。

壮乡人·2022-11-22 21:46

sklearn实现决策树（分类树）

ID3算法以信息增益来决定每一次分裂的节点，它不能处理连续型变量，也不可以剪枝；C4.5算法为了克服ID3算法的弊端（信息增益倾向划分拥有较多属性的特

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

机器学习---决策树实现

目录一.决策树概述1.1决策树概念1.2决策树实现步骤1.3分类原理编辑二.分类指标三.代码实现3.1创建数据集3.2计算信息增益3.2.1信息熵3.2.2条件熵3.2.3信息增益3.4调用信息增益函数确定根节点运行结果

长得不丑的小林·2022-11-22 14:29

[机器学习]决策树选西瓜

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1.ID3算法2、C4.5

海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

《机器学习》笔记 | 决策树

文章目录1.树生长分裂的属性选择方法1.1信息增益1.2基尼指数2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝1.树生长分裂的属性选择方法1.1信息增益1.2基尼指数2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝

南瓜派三蔬·2022-11-22 13:41

数据挖掘学习笔记3-贝叶斯与决策树

ID3：把大信息增益（为防止将生日、身份证号这类过学习属性，增加分类数量惩罚项）的属性用在树根，递归实现决策树。为防止过学习，决策树还有修剪的过程（从树梢开始，将叶节点数量大的样本值赋给

irony_202·2022-11-22 13:08

学习笔记 | 机器学习决策树

文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识

叶庭云·2022-11-22 13:35

【周志华机器学习】四、决策树

文章目录参考资料1.基本概念2.决策树的构造3.ID3算法（使用信息增益）4.C4.5算法(使用增益率)5.CART算法（使用基尼系数）三种不同的决策树算法小结6.剪枝处理7.连续值与缺失值处理7.1连续值处理

CHH3213·2022-11-22 09:11

机器学习笔记（三）决策树

1.1决策树的概念1.2决策树的步骤1.3决策树的优缺点二、决策树的创建2.1决策树的一般流程2.2.典型算法2.3.构造方法三、决策树代码实例（ID3）1.数据集2、计算经验熵（香农熵）3、计算信息增益

Shonllow·2022-11-22 09:00

机器学习基础模型

信息增益和信息增益比？有什么不同（信息增益作为分类指标有什么问题）？决策树如何进行分类？特征是如何选的？CART树决策树分类停止条件是什么？决策树如何进行剪枝？决策树处理连续值的方法？

snowy19130140·2022-11-22 09:05

【机器学习实验三】决策树

目录一、决策树的概念二、熵和信息增益三、ID3算法1、算法简介2、数据收集数据加载计算给定数据的香农熵根据某一特征划分数据集选择最佳属性划分数据集创建并递归遍历该棵树存储树并且加载添加主函数运行代码运行结果总结

ぃ小男孩つ·2022-11-22 07:02

七、手写实现决策树算法

1.实现决策树的前提：信息增益信息增益：数据集合在被处理的之前之后，其信息发生的变化称为信息增益。香农熵或熵：集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵。

Norni·2022-11-22 07:57

卡尔曼滤波-卡尔曼滤波全篇讲解

卡尔曼滤波个人理解两种信号状态变量（按照人类经验预测的状态）观测变量（根据生活工具测量的实际状态）噪声噪声分布噪声表达滤波器的计算原型先验估计、后验估计与测量状态变量计算增益系数K数据融合基础变量（先验估计

要硕果累累呀·2022-11-22 07:23

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

目录Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差

scoutee·2022-11-22 07:45

决策树的创建与使用决策树进行分类

目录决策树什么是决策树决策树优缺点创建分支的伪代码CreateBranch()决策树一般流程信息增益信息定义熵的计算划分数据集按照给定特征划分数据集选择最好的数据集划分方式递归构建决策树创建决策树实例数据集创建决策树使用决策树分类决策树什么是决策树分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构

铜制匠·2022-11-22 06:03

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