一些任务,例如下载网页图片、爆破哈希、大规模运算等任务,用单线程跑显然太慢。然而在一次跑熵计算的应用中,使用python的concurrent.further写个协程跑的还更慢了,索性换C来跑,结果快的不少。作为开发技术,在这里记录一下。 将讨论下述应用场景并给出一定的代码示例,主要是自用。 python:使用多线程下载telegra.ph的...
计算根节点信息熵，令p_{d}代表数据集中拖欠贷款样本的比例，p_{h}代表数据集中未拖欠贷款样本的比例...
信息熵的计算公式如下: 其中的n代表有n个分类类别(比如假设是2类问题,那么n=2)。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2,这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝,此时分枝规则是:如果xi=vx的话,将样本分到树的一个分支;如果不相等则进入另一个分支。很显然,分支中...
划分数据集的最大原则:将无序的数据集变的有序。判断数据集的有序程度:信息增益(熵),计算每个特征值划分数据集后获得的信息增益,获得信息增益最高的特征就是最好的选择。信息增益[公式]: $$ H = - \sum_{i=1}^np(x_i)log_2p(x_i) $$其中n是分类的数目。
以下关于“信息熵”的表述不正确的是? * A.信息熵是度量样本集合“纯度”最常用的一种指标;B.信息增益直接以信息熵为基础,计算当前划分对信息熵所造成的变化。C.通过信息增益对每个分支结点进一步划分,最终得到决策树。相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C ...
python代码实现import numpy as npimport mathdef calShannonEnt(dataSet): """ 计算信息熵 """ labelCountDict = {} for d in dataSet: label = d[-1] if label not in labelCountDict.keys(): labelCountDict[label] = 1 else: labelCountDict[label] += 1 entropy = 0.0 for l, c in label...
王阶等将中医诊断方法与复杂算法结合,采用信息熵的关联度和多元对应分析对中医证候中的血瘀证及亚型进行研究。此外,该时期的研究主题还涉及关联规则、证候诊断标准、辨证分型、中医诊断学及相关计算机技术等方面,疾病主要涉及到冠心病、糖尿病...
科学计算库与绘图库 (1)理解NumPy库数据类型原理、Matplotlib库的使用原理。 (2)掌握NumPy库函数使用方法与折线图、散点图、饼图等常用图示画法。 (3)理解贝叶斯定理、信息熵的含义。 (4)掌握利用Numpy库实现对向量、矩阵、导数等进行运算的基本方法。 4 1 设计性 综合性 普通计算机 目标1 目标2 目标3 3 线性...
ID3是J.Ross Quinlan于1986年在奥卡姆剃刀基础上开发的,基于信息熵的决策树算法。ID3使用信息增益度量选择分裂属性,运用自顶向下的贪心策略建立决策树,选择具有最高信息增益的属性为根节点,计算所有属性可能的值以确定分支、节点和叶节点。树的建立分两阶段,分别是树构建和修剪。ID3算法原理如下: ...
1)信息熵的计算:算法思想及格9人,不及格5人。 4)属性V的信息属性:高等数学的信息增益属性。 2)条件熵的计算:高等数学的条件熵计算。 C4.5算法在一个学生成绩管理系统中的应用 胡双 (武汉软件工程职业学院湖北武汉430205) 摘要:随着“数字化校园”的发展,各种管理系统已经成为高校不可或缺的现代化管理手段。在学...