浅谈KL散度一、第一种理解 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对... ...
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2018-01-13 15:47:07
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决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现（待定） 一、ID3概念 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核 ...
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2018-01-10 13:55:59
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数据集如下： 基于信息增益的ID3决策树的原理这里不再赘述，读者如果不明白可参考西瓜书对这部分内容的讲解。 python实现代码如下： 绘制的决策树如下： ...
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2017-10-16 12:25:30
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前言 数据挖掘概念 又称为数据库中的知识发现。 决策树概念 决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个节点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支。每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。 优点： 将数据规则可视化，输出结果容易理解，精度较高。 ...
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2017-10-14 19:48:16
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基本流程: 决策树: 根结点:属性测试，包含样本全集 内部结点:属性测试，根据属性测试的结果被划分到子结点中 叶结点：决策结果 划分选择:如何选择最优划分属性。目标是结点的"纯度"越来越高 1.信息增益： 使用“信息熵”: 信息增益越大，意味使用属性a划分所获得的“纯度提升”越大。因此可以使用信息增 ...
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2017-09-26 19:46:51
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分类算法： 决策树： 对每一节点，根据feature进行分类。 选择信息增益最大的feature， 也就是选择将不确定性降低最多的feature。 随机森林： 多个决策树的投票机制来改善决策树，假设有m棵决策树，要有m个一定数量的样本集来训练一棵树(每棵决策树处理一个训练样本子集)，如果用全样本来训 ...
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2017-09-17 13:39:41
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information gain 在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual ...
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2017-09-03 14:13:13
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决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对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 ...
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2017-08-07 22:18:06
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点： 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值 ...
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2017-07-01 18:16:14
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