摘要：
决策树： 1.熵的概念 熵是来衡量随机变量的不确定性的。Shannon entropy来定量化了这种不确定性。 有以下公式 H(x)=∑iP(xi)I(xi)=−∑iP(xi)logbP(xi) 2.信息增益 信息增益是用来选取属性的。被选择的分类属性，信息增益是最高的。 举例说明,选取特征把以下数 阅读全文
摘要：
、、 1.# 元组元素的访问 #格式: 元组名[下标] #下标从0开始 tuple4 = (1,2,3,4,5) print(tuple4[0]) print(tuple4[1]) #获取最后一个元素 print(tuple4[-1]) print(tuple4[-2]) 、、 2.#修改元组 tu 阅读全文