1 // 发现资产主键2 @Id3 @GeneratedValue(generator="system-uuid")4 @GenericGenerator(name="system-uuid",strategy="uuid")5 private Long id;G...
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2015-07-24 17:48:44
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什么是决策树其实网络上有着很多说明决策树的文章，比如参考资料中的1和2，主要是因为这个机器学习的方法实在太经典了，有着很多不同的算法实现，包括最早的由Quinlan在1986年提出的ID3算法、1993年同样是Quinlan提出的C4.5算法以及由Braiman等人在1984年提出的CART算法。尽...
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2015-07-22 06:53:59
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颜色渐变1 position:absolute;left:0;top:40%;效果图点击导航按钮变化颜色1、设置按钮class为btn-link(超链接)2、为每一个导航按钮增加属性id3、在按钮的点击事件中加入如下代码1 Model.prototype.button1Click = functio...
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2015-07-15 18:44:57
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区别：使用不同的属性选择度量。信息增益偏向多值属性信息增益率倾向产生不平衡的划分基尼指数偏向多值属性，并且当类的数量很大时会有困难，还倾向于导致相等大小的分区和纯度C4.5:优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效...
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2015-07-11 23:59:50
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前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不....
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2015-07-11 16:20:16
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ID3算法java实现
1 ID3算法概述
1.1 信息熵
熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)，那信息熵定义为：
通常以2为底数，所以信息熵的单位是bit。
1.2 决策树
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它...
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2015-07-10 19:04:15
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1.ID3选择最大化Information Gain的属性进行划分 C4.5选择最大化Gain Ratio的属性进行划分规避问题：ID3偏好将数据分为很多份的属性解决：将划分后数据集的个数考虑进去entropy（其中RF-relative frequency）Information Gain->ID...
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2015-06-28 16:57:41
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CART和C4.5决策树有什么区别？1.C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属...
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2015-06-28 11:13:15
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人工智能课的实验。数据结构：多叉树这个实验我写了好久，开始的时候从数据的读入和表示入手，写到递归建树的部分时遇到了瓶颈，更新样例集和属性集的办法过于繁琐；于是参考网上的代码后重新写，建立决策树类，把属性集、样例集作为数据成员加入类中，并设立访问数组，这样每次更新属性集、样例集时只是标记访问数组的对应...
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2015-06-17 00:34:02
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我们为什么需要信息增益比，而不是信息增益？ 决策树是机器学习中的经典算法，分别由三个经典算法实现：ID3，C4.5，CART，这三个算法最明显的区别就是对于特征选择的策略不同.对于ID3和C4.5的信息增益和信息增益比有什么区别呢，为什么放着信息增益不用，又要计算一个ratio呢？这就是下面的内容要讨论的。...
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2015-06-10 01:09:59
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