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嗜血的草
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随笔- 23 文章- 0 评论- 2 阅读-
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2017年11月1日
机器学习python实战----决策树
摘要: 决策树原理:从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分,直到某个分支下的数据都属于同一类型,或者已经遍历了所有划分数据集的特征,停止决策树算法。 每次划分数据集的特征都有很多,那么我们怎么来选择到底根据哪一个特征划分数据集呢?这里我们需要引入信息增益和信息熵的概念。 一、信息增益 划分数据集的原
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posted @ 2017-11-01 10:28 嗜血的草
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醍醐灌顶!
--林一宜
2. Re:EZ_USB salveFIFO
大神,你好 求要完整的代码
--LSLKing
3. Re:C语言中结构体占用内存问题
棒!言简意赅!
--P&R
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