当前位置： 首页 > news >正文 决策树算法 news 2024/12/26 19:28:43 信息熵 信息熵是一件事不确定性的度量，信息熵越大，不确定性越大 决策树的思想 决策树的本质就是降低信息不确定性的过程；构建一棵决策树的关键在于找到一种合适的划分，使信息的不确定性能够降低得最多 ID3算法和C4.5算法 C4.5算法与ID3算法相似，不同之处仅在于C4.5算法在选择特征的时候采用了信息增益比作为标准，即选择信息增益比最大的特征作为当前样本集合的根节点 查看全文 http://www.mrgr.cn/news/64185.html 相关文章： 【视觉惯性SLAM：对极几何】 汇编语言学习 低代码开源项目Joget的研究——基本概念和应用 Flutter动画学习二 如何在 QGIS 中打开 Esri 文件地理数据库(GDB） 基于角色的访问控制（RBAC）在异构系统中的应用 Java实战项目-基于 SpringBoot+Vue 的医院管理系统 Qt的程序如何打包详细教学 无桥图腾柱PFC -- 基于平均电流的双闭环仿真 【多模态RAG】多模态RAG ColPali实践 《GBDT 算法的原理推导》 11-12计算损失函数的负梯度 公式解析 【酒店管理与推荐系统】Python+Django网页界面平台+推荐算法+管理系统网站 第5章 输入/输出(I/O)管理 C++11标准模板（STL）- 常用数学函数 - 分类及比较 - 对给定的浮点值分类（std::fpclassify） 食堂采购系统源码：实现供应链管理平台功能模块的技术实践 5G学习笔记三之物理层、数据链路层、RRC层协议 笔记整理—linux驱动开发部分（4）驱动框架 一篇文章带你快速理解MySQL中的内连接和外连接 如何避免使用锁时出现的死锁问题？ leetcode35.搜索插入位置 锁原理和使用 Python自动化运维：技能掌握与快速入门指南 绿色积分如何结合商家联盟？打造线上线下消费生态 MMSegmentation测试阶段推理速度非常慢的一种可能原因 优先级队列（PriorityQueue） Visual Studio 2019下载安装使用教程
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