信息熵(entropy)

信息熵模型(香农Shannon’s Entropy Model)

在一个随机事件中,某个事件发生的不确定度越大,熵也就越大,那我们要搞清楚所需要的信息量越

信息增益(IG,Information Gain):决策树构建中节点的选择靠的是信息增益

表示得知特征A的信息而使得D集合的信息不确定性减少的程度。

选 IG 大的那个feature

 
 

Decision trees决策树的更多相关文章

  1. Decision Trees 决策树

    Decision Trees (DT)是用于分类和回归的非参数监督学习方法. 目标是创建一个模型,通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值. 例如,在下面的例子中,决策树从数据中学习用 ...

  2. 海量数据挖掘MMDS week6: 决策树Decision Trees

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445465 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...

  3. Facebook Gradient boosting 梯度提升 separate the positive and negative labeled points using a single line 梯度提升决策树 Gradient Boosted Decision Trees (GBDT)

    https://www.quora.com/Why-do-people-use-gradient-boosted-decision-trees-to-do-feature-transform Why ...

  4. CatBoost使用GPU实现决策树的快速梯度提升CatBoost Enables Fast Gradient Boosting on Decision Trees Using GPUs

    python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&ut ...

  5. Logistic Regression vs Decision Trees vs SVM: Part II

    This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees ...

  6. Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I

    Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problem ...

  7. 机器学习算法 --- Pruning (decision trees) & Random Forest Algorithm

    一.Table for Content 在之前的文章中我们介绍了Decision Trees Agorithms,然而这个学习算法有一个很大的弊端,就是很容易出现Overfitting,为了解决此问题 ...

  8. 机器学习算法 --- Decision Trees Algorithms

    一.Decision Trees Agorithms的简介 决策树算法(Decision Trees Agorithms),是如今最流行的机器学习算法之一,它即能做分类又做回归(不像之前介绍的其他学习 ...

  9. Machine Learning Methods: Decision trees and forests

    Machine Learning Methods: Decision trees and forests This post contains our crib notes on the basics ...

随机推荐

  1. Java中的 "==" 和 "equals" 区别

    分析 "==" 和 "equals" 区别的时候先了解一下Java的内存. Java内存 “==” 和  “equals” 区别” “==”: “==”比较的是 ...

  2. android开发之edittext弹出输入框遮挡住文字。解决方法

    在ManiFest清单文件中修改被遮挡的类的EditText android:windowSoftInputMode="adjustPan|stateHidden"

  3. 2020年的UWP——通过Radio类控制Cellular(1)

    最近在做UWP的项目,在2020年相信这已经是相对小众的技术了,但是在学习的过程中,发现某软这么几年仍然添加了不少的API,开放了相当多的权限.所以打算总结一下最近的一些经验和收获,介绍一下2020年 ...

  4. 网址中的静态资源 public

     客户端浏览器收到的HTML响应内容中如果带有 link img script video audio 等带有src或者href标签时候,这些都是外部链接资源请求url.浏览器会默认自动性的对这些资源 ...

  5. 用于测试 JsonAnalyzer2 1.01版的测试用例

    14. 原文={"animal":"ca,t","color":"ora:nge","isMale" ...

  6. stackoverflow的ret2syscall利用

    ret2syscall 系统调用 ret2syscall,即控制程序执行系统调用,获取shell.Linux将内核功能接口制作为系统调用(system call),可在程序中直接调用.程序中存在int ...

  7. Apache2.4 下载和安装 - Win10

    Apache安装包已放入百度网盘,链接地址在本文最后 1.下载Windows版本的Apahce安装包 a. 访问官网,进入下载页面 https://www.apachelounge.com (apac ...

  8. Linux:nginx负载均衡

    前提:web服务器框架已搭建好lamp/lnmp),已配置好虚拟主机名(这个的配置在上几章中有写). nginx做负载均衡主要的模块是upstream. 1.在新的机器上安装nginx 创建用户ngi ...

  9. Promise核心实现

    核心 构造函数核心 维护状态变量,只能由pending变为resolve或者reject 维护一个存储结果的变量 维护一个回调数组,执行到then,如果我们传入的立即执行函数没有立即执行resolve ...

  10. Netty之旅三:Netty服务端启动源码分析,一梭子带走!

    Netty服务端启动流程源码分析 前记 哈喽,自从上篇<Netty之旅二:口口相传的高性能Netty到底是什么?>后,迟迟两周才开启今天的Netty源码系列.源码分析的第一篇文章,下一篇我 ...