一、ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构，它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构，但是它的判断标准不再是一个关系表达式，而是对应的模块的信息增益。它通过信息增益的大小，从根节点开始，选择一个分支，如同进入一个IF结构的statement，通过属性值的取值不同进入新的 ...
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2018-08-12 11:59:34
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1、c4.5 c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心是ID3算法，c4.5算法继承了ID3算法的优点，并在一下几个放米娜对ID3算法进行了改进： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2）在树构造过程中进行剪枝。 3）能够完成对不连续属 ...
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2018-08-07 22:23:00
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上一篇讲了ID3决策树原理，现在开始拿一个例子进行实战 一、python机器学习库 scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的 ...
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2018-08-06 00:35:26
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一，数据库新建一个挑战NPC，运行下面命令即可 二，前往副本门口，添加挑战NPC，获得GUID与副本地图ID 三，配置_challenge表实现挑战NPC的guid与副本地图ID绑定 _challenge表 四，挑战副本的批量属性与掉落在_map设置 ...
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2018-06-03 14:25:03
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VLAN创建步骤1）创建VLAN-Switch(config)#vlanvlan-id2）加端口，将指定端口加指定VLAN-Switch(config)#intrangefx/x-x//连续进入多个端口Switch(config-if)#switchportmodeaccessSwitch(config-if)#switchportaccessvlanvlan-id3）验证-Switch#show
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2018-06-01 17:39:07
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决策树有些与生俱来的缺点： 1：分类规则复杂 决策树算法在产生规则的时候采用局部贪婪法。每次都只选择一个属性进行分析构造决策树，所以再产生的分类规则往往相当复杂。 2：收敛到非全局的局部最优解 ID3算法每次在树的某个层次进行属性选择时,它不再回溯重新考虑这个选择,所以它容易产生盲人登山中常见的风险 ...
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2018-06-01 00:17:52
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一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART(Classificat ...
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2018-05-30 19:21:00
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25 May 18 #1、作用：表格标签是一种数据的展现形式，当数据量非常大的时候，使用表格的形式来展示被认为是最清晰的 #2、格式 <table> <tr> <td></td> </tr> </table> tr代表表格的一行数据 td表一行中的一个单元格 #3、注意点： 表格标签有一个边框属性， ...
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2018-05-27 19:00:47
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CART树 CART树与上一篇文章提到的ID3、C4.5的区别在于： （1）CART树只能够生成2个结点，即CART树是一棵二叉决策树，而后两者在进行划分时可以根据特征值的种类生成2个以上的结点。 （2）CART分类树的划分依据是基尼指数（Gini index）最小化准则，而后两者是根据熵的最小化准 ...
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2018-05-18 13:57:57
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整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 周志华的西瓜书—第四章 公式 信息增益是决策树ID3算法在进行特征切割时使用的划分准则，其物理意义和互信息完全相同，并且公式也是完全相同。 其中D表示数据集，A表示特征，信息增益表示得到A的信 ...
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2018-05-17 23:14:40
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