相比kNN的无脑比较相似度，我们需要一种能够较清晰地给出数据内在含义的分类器。 这一章给出了“决策树”这种选择，这一概念本身不难理解，问题在于 在树的每一层如何划分数据集能达到最好的效果 (书中选用的是ID3算法，虽然不是很理解这个名字，但算法本身不是很难理解) 这里的效果，我们引入信息熵这个概念进 ...
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2017-03-04 21:08:52
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1.信息增益的定义，也就是互信息 2.信息增益的推导 由公式即可得到信息增益 信息增益存在偏向于选择取值较多的特征的问题，信息增益比可以对这一问题进行修正 3.信息增益比 4.基尼指数，基尼指数越大，样本集合的不确定性也就越大，与熵类似 5.ID3算法，使用信息增益作为特征选择准则，递归选择信息增益 ...
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2017-03-01 22:39:05
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当字段为空则插入0，不为空则原来的值 UPDATE t_pm_scheduleSET lesson_room_id1 = IFNULL(lesson_room_id1, 0), lesson_room_id2 = IFNULL(lesson_room_id2, 0), lesson_room_id3 ...
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2017-03-01 13:46:53
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慢行的小火车守住了乡间温情 球队他只是落后但是霍芬海姆方面并没有给看预备队和在ov75g4.vhpgj.cn/w5jm7o.vhpgj.cn/h81n0e.vhpgj.cn/hh2v3f.vhpgj.cn/ib0biu.vhpgj.cn/w5h822.vhpgj.cn/u348u4.vhpgj.cn ...
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2017-02-24 00:44:08
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RAID是一个我们经常能见到的名词。但却因为很少能在实际环境中体验,所以很难对其原理 能有很清楚的认识和掌握。本文将对RAID技术进行介绍和总结，以期能尽量阐明其概念。 RAID全称为独立磁盘冗余阵列(Rdeundant Array of Independent Disks),基本思想就是把 多个相 ...
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2017-02-19 21:48:01
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1. 基本分析理论 C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。C4.5算 ...
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2017-02-09 17:43:09
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在JS中，绑定的事件默认的执行时间是在冒泡阶段执行，而非在捕获阶段（重要），这也是为什么当父类和子类都绑定了某个事件，会先调用子类绑定的事件，后调用父类的事件。直接看下面实例 当点击id3元素时候，执行结果是：id2，id3，id1 解析：因为obj2与obj3绑定的方法在捕获阶段执行，obj1的事 ...
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2017-01-24 14:53:04
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ID3采用的信息增益度量存在一个内在偏置,它优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益?(信息增益反映的给定一个条件以后不确定性减少的程度,必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大).避免这个不足的一个度量就是不用信息增益来选择F ...
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2017-01-16 21:18:37
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