决策树的熵问题
决策树算法： 简介 决策树是一种十分经常使用的监督学习的分类算法。所谓监管学习，就是给定一堆样本，每一个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先肯定的，那么经过学习获得一个分类器，这个分类器可以对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。html 算法分类 决策树算法目前主要有如下三种：ID3/C4.5/CARTpython ID3算法使用的是信息熵增益 C4.5算法使用的是
相关文章
- 1. 决策树 熵
- 2. 决策树与熵
- 3. 决策树中的熵（一）
- 4. 决策树中熵的理解
- 5. 决策树之信息熵的理解
- 6. 决策树之一：熵的理解
- 7. 决策树分类问题
- 8. 机器学习：决策树（基本思想、信息熵、构建决策树的问题及思想）
- 9. 机器学习：熵和决策树
- 10. 决策树--熵(Entropy)，互信息(Mutual Info)
- 更多相关文章...
- • Redis悲观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
- • Redis乐观锁解决高并发抢红包的问题 - 红包项目实战
- • PHP Ajax 跨域问题最佳解决方案
- • IntelliJ IDEA中SpringBoot properties文件不能自动提示问题解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 决策树 熵
- 2. 决策树与熵
- 3. 决策树中的熵（一）
- 4. 决策树中熵的理解
- 5. 决策树之信息熵的理解
- 6. 决策树之一：熵的理解
- 7. 决策树分类问题
- 8. 机器学习：决策树（基本思想、信息熵、构建决策树的问题及思想）
- 9. 机器学习：熵和决策树
- 10. 决策树--熵(Entropy)，互信息(Mutual Info)