排序算法的稳定性:若待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序, 这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的;若经排序后,记录的相对 次序发生了改变,则称该算法是不稳定的。 稳定性的好处:排序算法如果是稳定的,那么从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个...
因为ID3算法节点的分支越多,信息增益也就越大,这会出现过拟合的现象,因此提出C4.5算法。 图1 C4.5的属性选择方法——获利比例 获利比例=信息增益/分支度IV 分支度IV与各分支下的类别数目之比成负相关: 假如14个样本一共分4支: 划分方法1为:分支1数目:分支2数目:分支3数目:分支4数目 = 1:1:1:11。 划分...
predict = tf.argmax(y, axis=1) # 返回y中最大值的索引,即预测的分类 #将predict转换为y_test的数据类型 predict = tf.cast(predict, dtype=y_test.dtype) # 若分类正确,则correct=1,否则为0,将bool型的结果转换为int型 correct = tf.cast(tf.equal(predict, y_test), dtype=tf.int32) # 将每...
分类算法:决策树(C4.5)(转) 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: 1)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...
满足以下条件之一即可结束算法: (1)叶子节点中的样本属于同一类 (2)叶子节点没有样本了 (3)特征已用完了 首先先了解决策树中用到的一些定义,D表示样本集: (1)熵(Entropy) H(D)=−∑i=1npilog2(pi) n表示数据集D中的类别数,pi为D中任意记录属于D中某个类别的概率。
1. 3DES算法概述 3DES(Triple Data Encryption Standard),又称为TDEA(Triple Data Encryption Algorithm),是一种对称加密算法,是DES(Data Encryption Standard)的加强版。DES是一种已被广泛使用的加密算法,但在安全性方面存在一些漏洞,因此3DES应运而生,它通过对数据进行三次DES加密来提高安全性。
【模式识别原理】实验1 C均值聚类 2 感知准则函数分类器 3贝叶斯分类器 4 PCA特征提取 上海理工大学学院公告,光电信息与计算机工程学院专业课程资料 实验1 C均值聚类 C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现...
C4.5算法 简介 C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法,目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART。决策树是一种...
2 决策树ID3分类算法 决策树ID3算法的核心是:使用信息增益在各个结点上选择特征。 使用信息增益来选择特征的思想就是:哪个特征的信息增益值最大,就认为其提供的信息的多,我们就选这个特征进行分支。 1)信息增益(information gain) 信息增益表示得知特征