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1，信息增益率必須小于1嗎
2，增益率擅長(zhǎng)處理的數(shù)據(jù)類型
3，為什么id3樹(shù)不能處理連續(xù)性屬性
4，python里怎么計(jì)算信息增益信息增益比基尼指數(shù)
5，classregtree用做分類的時(shí)候是C45還是CART
6，理論篇決策樹(shù)算法信息增益率GINI系數(shù)
7，搗蛋精靈插件
8，信息熵條件熵信息增益信息增益率
9，需要掌握哪些大數(shù)據(jù)算法
10，數(shù)據(jù)挖掘算法的算法分類

1，信息增益率必須小于1嗎

用過(guò)的分類屬性是不能在用來(lái)分類的，假設(shè)：再用來(lái)分類的情況下，在數(shù)據(jù)很充分時(shí)，相當(dāng)于把整個(gè)數(shù)據(jù)集合中的每一條信息用樹(shù)結(jié)構(gòu)表達(dá)出來(lái)。

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信息增益率必須小于1嗎

2，增益率擅長(zhǎng)處理的數(shù)據(jù)類型

離散型數(shù)據(jù)類型。增益率通常用于選擇具有最大信息增益率的特征，離散型數(shù)據(jù)類型指的是取有限個(gè)離散值的數(shù)據(jù)類型，例如文本數(shù)據(jù)、類別數(shù)據(jù)等。增益率通常指信息增益率，其表示節(jié)點(diǎn)的信息與節(jié)點(diǎn)分裂信息度量的比值。

增益率擅長(zhǎng)處理的數(shù)據(jù)類型

3，為什么id3樹(shù)不能處理連續(xù)性屬性

ID3算法是決策樹(shù)的一個(gè)經(jīng)典的構(gòu)造算法，在一段時(shí)期內(nèi)曾是同類研究工作的比較對(duì)象，但通過(guò)近些年國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究，ID3算法也暴露出一些問(wèn)題，具體如下：(1)信息增益的計(jì)算依賴于特征數(shù)目較多的特征，而屬性取值最多的屬性并不一定最優(yōu)。(2)ID3是非遞增算法。(3)ID3是單變量決策樹(shù)(在分枝節(jié)點(diǎn)上只考慮單個(gè)屬性)，許多復(fù)雜概念的表達(dá)困難，屬性相互關(guān)系強(qiáng)調(diào)不夠，容易導(dǎo)致決策樹(shù)中子樹(shù)的重復(fù)或有些屬性在決策樹(shù)的某一路徑上被檢驗(yàn)多次。(4)抗噪性差，訓(xùn)練例子中正例和反例的比例較難控制。于是Quilan改進(jìn)了ID3，提出了C4.5算法。C4.5算法現(xiàn)在已經(jīng)成為最經(jīng)典的決策樹(shù)構(gòu)造算法，排名數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之首，下一篇文章將重點(diǎn)討論。決策樹(shù)的經(jīng)典構(gòu)造算法——C4.5（WEKA中稱J48）由于ID3算法在實(shí)際應(yīng)用中存在一些問(wèn)題，于是Quilan提出了C4.5算法，嚴(yán)格上說(shuō)C4.5只能是ID3的一個(gè)改進(jìn)算法。C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)：1) 用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中進(jìn)行剪枝；3) 能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理；4) 能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理。C4.5算法有如下優(yōu)點(diǎn)：產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準(zhǔn)確率較高。其缺點(diǎn)是：在構(gòu)造樹(shù)的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。此外，C4.5只適合于能夠駐留于內(nèi)存的數(shù)據(jù)集，當(dāng)訓(xùn)練集大得無(wú)法在內(nèi)存容納時(shí)程序無(wú)法運(yùn)行。另外，無(wú)論是ID3還是C4.5最好在小數(shù)據(jù)集上使用，決策樹(shù)分類一般只試用于小數(shù)據(jù)。當(dāng)屬性取值很多時(shí)最好選擇C4.5算法，ID3得出的效果會(huì)非常差。

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為什么id3樹(shù)不能處理連續(xù)性屬性

4，python里怎么計(jì)算信息增益信息增益比基尼指數(shù)

1、首先自定義一份數(shù)據(jù)，分別計(jì)算信息熵，條件信息熵，從而計(jì)算信息增益。2、然后我們按下圖輸入命令計(jì)算信息熵。3、再按照下圖輸入命令計(jì)算條件信息熵。4、再輸入下圖命令，計(jì)算信息增益。5、輸入下列代碼計(jì)算信息增益比。6、最后按照下圖代碼計(jì)算出基尼指數(shù)。

5，classregtree用做分類的時(shí)候是C45還是CART

決策樹(shù)主要有id3，c4.5，cart等形式。id3選取信息增益的屬性遞歸進(jìn)行分類，c4.5改進(jìn)為使用信息增益率來(lái)選取分類屬性。cart是classfication and regression tree的縮寫(xiě)。表明cart不僅可以進(jìn)行分類，也可以進(jìn)行回歸。其中使用基尼系數(shù)選取分類屬性。以下主要介紹id3和cart算法。id3算法：信息熵： h(x)=-sigma（對(duì)每一個(gè)x）（plogp） h(y|x)=sigma(對(duì)每一個(gè)x)（ph(y|x=xi)）信息增益：h（d）-h(d|x) h(d)是整個(gè)數(shù)據(jù)集的熵信息增益率：（h(d)-h(d|x)）/h(x)算法流程：（1）對(duì)每一個(gè)屬性計(jì)算信息增益，若信息增益小于閾值，則將該支置為葉節(jié)點(diǎn)，選擇其中個(gè)數(shù)最多的類標(biāo)簽作為該類的類標(biāo)簽。否則，選擇其中最大的作為分類屬性。（2）若各個(gè)分支中都只含有同一類數(shù)據(jù)，則將這支置為葉子節(jié)點(diǎn)。否則繼續(xù)進(jìn)行（1）。cart算法：基尼系數(shù)：gini（p）=sigma（每一個(gè)類）p(1-p)回歸樹(shù)：屬性值為連續(xù)實(shí)數(shù)。將整個(gè)輸入空間劃分為m塊，每一塊以其平均值作為輸出。f(x)=sigma(每一塊)cm*i(x屬于rm) 回歸樹(shù)生成：（1）選取切分變量和切分點(diǎn)，將輸入空間分為兩份。（2）每一份分別進(jìn)行第一步，直到滿足停止條件。切分變量和切分點(diǎn)選?。簩?duì)于每一個(gè)變量進(jìn)行遍歷，從中選擇切分點(diǎn)。選擇一個(gè)切分點(diǎn)滿足分類均方誤差最小。然后在選出所有變量中最小分類誤差最小的變量作為切分變量。分類樹(shù)：屬性值為離散值。分類樹(shù)生成：（1）根據(jù)每一個(gè)屬性的每一個(gè)取值，是否取該值將樣本分成兩類，計(jì)算基尼系數(shù)。選擇基尼系數(shù)最小的特征和屬性值，將樣本分成兩份。（2）遞歸調(diào)用（1）直到無(wú)法分割。完成cart樹(shù)生成。決策樹(shù)剪枝策略：預(yù)剪枝（樹(shù)提前停止生長(zhǎng)）和后剪枝（完全生成以后減去一些子樹(shù)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率）降低錯(cuò)誤率剪枝：自下而上對(duì)每一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)比較減去以其為葉節(jié)點(diǎn)和子樹(shù)的準(zhǔn)確率。如果減去準(zhǔn)確率提高，則減去，依次類推知道準(zhǔn)確率不在提高。代價(jià)復(fù)雜度剪枝：從原始決策樹(shù)t0開(kāi)始生成一個(gè)子樹(shù)序列{t0、t1、t2、...、tn},其中ti+1是從ti總產(chǎn)生，tn為根節(jié)點(diǎn)。每次均從ti中減去具有最小誤差增長(zhǎng)率的子樹(shù)。然后通過(guò) 交叉驗(yàn)證比較序列中各子樹(shù)的效果選擇最優(yōu)決策樹(shù)。

現(xiàn)在為這個(gè)虛擬機(jī)設(shè)置硬盤驅(qū)動(dòng)器，如圖2-11所示。雖然可以在專用的物理卷中設(shè)置一個(gè)硬盤，但是標(biāo)準(zhǔn)的做法是將一個(gè)大文件創(chuàng)建為虛擬機(jī)硬盤驅(qū)動(dòng)器。雖然這些文件的默認(rèn)位置是/var/lib/libvirt/images/目錄，但是正如本章前曾提到的也可以是其他目錄。在考試中，/var/ lib/libvirt/images目錄空間很可能遠(yuǎn)大于實(shí)際需要。圖2-11中的Select managed or other existing storage(選擇可管理存儲(chǔ)空間或其他現(xiàn)有的存儲(chǔ)空間)選項(xiàng)會(huì)在另外一個(gè)預(yù)配置的硬盤池中創(chuàng)建一個(gè)虛擬驅(qū)動(dòng)器。

6，理論篇決策樹(shù)算法信息增益率GINI系數(shù)

ID3 決策樹(shù)算法在特征選擇時(shí)存在什么問(wèn)題呢？我們來(lái)舉個(gè)例子：數(shù)據(jù)集 A 存在一個(gè)非常稀疏的特征 ID 列，我們知道 ID 是唯一不重復(fù)的，種類自然就會(huì)非常龐大。這個(gè)時(shí)候，如果我們使用 ID 去切分?jǐn)?shù)據(jù)集，那切分到最后，每個(gè)樣本都會(huì)被分配到單獨(dú)的樣子結(jié)點(diǎn)上，每個(gè)樣子結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)只有一樣，不確定性為 0 ，熵值也為 0 。那這樣是不是就說(shuō)名 ID 這個(gè)特征非常好呢？根據(jù) ID 就能預(yù)測(cè)標(biāo)簽？當(dāng)然不是，實(shí)際上 ID 這個(gè)特征毫無(wú)意義。小魚(yú)這里拿 ID 舉例，只是個(gè)極端的例子。但足以說(shuō)明，對(duì)于類似 ID 這樣數(shù)據(jù)種類非常多，分布非常稀疏的特征來(lái)說(shuō)，ID3 決策樹(shù)算法通過(guò)信息增益來(lái)選取結(jié)點(diǎn)特征是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。為了解決 ID3 決策樹(shù)算法的問(wèn)題，我們引入了信息增益率，計(jì)算信息增益時(shí)，考慮特征分布的自身熵。 C4.5 決策樹(shù)算法使用信息增益率來(lái)衡量特征節(jié)點(diǎn)的分類能力。所謂信息增益率就是在信息增益的基礎(chǔ)上除以該特征自身的熵值計(jì)算而來(lái)。為什么要除以特征自身的熵值呢？我們舉個(gè)例子：還是剛才的 ID 特征，ID 特征切分完數(shù)據(jù)后的熵值為 0 ，原始數(shù)據(jù)集的熵值為 G，特征 ID 的熵值為 -n*(1/n)*log(1/n) = -log(1/n) 其中 n 為數(shù)據(jù)集樣本的個(gè)數(shù)。因此，特征 ID 的熵 G2 是一個(gè)非常龐大的數(shù)值。使用 ID 節(jié)點(diǎn)切分?jǐn)?shù)據(jù)集之后，得到的信息增益為：G - 0 = G，信息增益非常大，分類效果堪稱完美。但如果使用信息增益率去衡量，則：(G - 0)/G2，其中 G2 一定是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 G 的，因?yàn)楹茱@然標(biāo)簽的混亂層度遠(yuǎn)低于 ID 列的混亂層度。因此，我們求得的信息增益率就是一個(gè)非常小的值了，這個(gè)時(shí)候就可以發(fā)現(xiàn) ID 這個(gè)特征分類效果非常差。也因此 C4.5 算法很好地解決了 ID3 算法對(duì)稀疏特征衡量的不足。 GINI 系數(shù)和熵的衡量標(biāo)準(zhǔn)類似，只是計(jì)算方式不同。GINI 系數(shù)的公式為：當(dāng)概率 P 為 0 或者 1 時(shí)，此時(shí)沒(méi)有不確定性。其中概率為 1 時(shí)，GINI系數(shù)為 0 ，概率為 0 時(shí)，GINI 系數(shù)也為 0 。

7，搗蛋精靈插件

分太少嘍，教你太麻煩了~

分太少了不想回答

復(fù)制粘貼這么多對(duì)LZ有啥用啊，人家要的是具體配置

搗蛋精靈全功能整合插件包以ACE2、和FuBar為核心，所以帶[庫(kù)]打頭的必須加載。FuBar主體必須加載。（很多ACE2插件通過(guò)FuBar上的菜單調(diào)試）以CWDG的Ace2核心庫(kù)為基礎(chǔ)；包含以下模塊功能： [任務(wù)模塊]可實(shí)現(xiàn) 任務(wù)查詢，顯示任務(wù)相關(guān)地點(diǎn)（接任務(wù)地點(diǎn)、做任務(wù)地點(diǎn)、完成任務(wù)地點(diǎn)）并有桌面速查完成度、小隊(duì)通告任務(wù)完成度等增強(qiáng)功能等。 [物品模塊]可實(shí)現(xiàn) 整合包裹銀行、批量收發(fā)郵件、物品價(jià)格顯示、自動(dòng)售賣垃圾、自動(dòng)修理裝備、交易增強(qiáng)（Alt點(diǎn)擊物品加入交易欄，自動(dòng)制造目標(biāo)相應(yīng)等級(jí)的面包和水，開(kāi)鎖按鈕）、裝備屬性加成分析比較、顯示物品掉落出處及其掉落率、自動(dòng)拾取且窗口跟隨增強(qiáng)。等等等等。 [團(tuán)隊(duì)模塊]可實(shí)現(xiàn) 團(tuán)隊(duì)助手、團(tuán)隊(duì)副本預(yù)警（各種副本）、團(tuán)隊(duì)框體增強(qiáng)、傷害統(tǒng)計(jì)（包含治療、驅(qū)散減益等等）、所有的副本地圖，顯示BOSS掉落的所有清單及掉落率，新TBC副本還顯示副本BOSS攻略，等等功能。 [戰(zhàn)斗模塊]可實(shí)現(xiàn) 在玩家身上顯示受到的傷害數(shù)據(jù)和魔法效果、在目標(biāo)上方顯示你的傷害或治療數(shù)值、用弧形或條形顯示自己和目標(biāo)的血量及相關(guān)信息、計(jì)時(shí)條顯示你的短效增益法術(shù)（如切割）和你釋放的目標(biāo)的短效減益效果（如繳械）、鼠標(biāo)滾軸釋放增益效果，并監(jiān)視你指定的小隊(duì)每個(gè)人身上的此類效果，(如真言術(shù)：韌）、敵對(duì)施法條功能等等。 [界面模塊]可實(shí)現(xiàn) 聊天頻道使用顏色區(qū)分發(fā)言者職業(yè)、使用鼠標(biāo)滾軸上下卷動(dòng)聊天頻道、點(diǎn)擊發(fā)言者名字可彈出選項(xiàng)菜單，甚至可以由此點(diǎn)發(fā)增益技能給他加BUFF、在聊天頻道高亮顯示你的名字，等。 [地圖模塊]可實(shí)現(xiàn) 顯示所有采礦、采藥、釣魚(yú)、寶箱刷新地點(diǎn)。并在小地圖上顯示。團(tuán)隊(duì)成員在地圖上以職業(yè)顏色顯示并顯示隊(duì)伍編號(hào)，支持路標(biāo)顯示。可任意移動(dòng)的小地圖可以任意形狀顯示，可以隱藏不必要的按鈕，支持鼠標(biāo)滾輪縮放小地圖大小，支持小地圖旁邊的插件按鈕隨意排列，等等功能。 [職業(yè)模塊]可實(shí)現(xiàn) 盜賊連擊點(diǎn)顯示、盜賊制毒購(gòu)毒助手、盜賊能量助手、獵人技能助手、法師技能助手、術(shù)士技能助手、戰(zhàn)士嘲諷助手。等職業(yè)插件 [界面模塊]可實(shí)現(xiàn) 快捷技能條隨意拖拽定位并支持使用個(gè)性化按鈕形狀、戰(zhàn)斗時(shí)自動(dòng)彈出、戰(zhàn)斗時(shí)自動(dòng)隱藏、技能冷卻倒計(jì)時(shí)顯示在按鈕上，施法距離使用顏色區(qū)分。 [戰(zhàn)場(chǎng)/競(jìng)技場(chǎng)模塊]可實(shí)現(xiàn) 面板顯示得分和榮譽(yù)，競(jìng)技場(chǎng)中顯示對(duì)方職業(yè)信息和血量，戰(zhàn)場(chǎng)提供更多戰(zhàn)場(chǎng)信息和倒計(jì)時(shí)顯示。全職業(yè)、全功能插件包等待你來(lái)體驗(yàn)！安裝、使用步驟： 1、下載最新插件包： 2、下載字體包：僅第一次需要！ 3、下載WTF配置文件夾：只有第一次配置插件時(shí)才需要這個(gè)WTF文件夾 4、保存原有設(shè)置：請(qǐng)保存您原有的Interface文件夾和WTF文件夾，推薦使用重命名的方式，例如改為 WTF舊 5、解壓縮：將下載到的3個(gè)壓縮包解壓縮到魔獸目錄下（通常為X:\World of Warcraft\）此時(shí)應(yīng)該解壓縮出3個(gè)文件夾（Interface）（Fonts）（WTF） 6、生成兼容各版本插件的字體庫(kù)：進(jìn)入Fonts目錄，雙擊生成新字體.bat 即完成兼容各版本插件到字體庫(kù)生成（其實(shí)就是自動(dòng)重命名字庫(kù)文件） 7、匹配WTF文件夾：進(jìn)入WTF文件夾，將WTF\Account\你的帳號(hào)\你的服務(wù)器名稱\你的人物名稱,改為相應(yīng)的名稱。（你可以在舊的WTF文件夾內(nèi)找到正確的寫(xiě)法）如果你有很多帳號(hào)或ID，請(qǐng)重復(fù)這一步驟。 8、插件選擇：進(jìn)入游戲人物選擇頁(yè)面，在左下角到插件選擇頁(yè)面選擇你需要的插件（關(guān)掉你不需要到職業(yè)插件） 9、界面調(diào)節(jié)： a.進(jìn)入游戲后，請(qǐng)先在ESC菜單（系統(tǒng)菜單）的界面選項(xiàng)單中，找到顯示Lua錯(cuò)誤關(guān)閉它（不打勾） b.使用/Zbar命令調(diào)出動(dòng)作條設(shè)置窗口，來(lái)設(shè)置動(dòng)作條的相關(guān)界面。比如解鎖后移動(dòng)任意動(dòng)作條。 c.小地圖位置，可以用鼠標(biāo)拖拽，右鍵點(diǎn)擊小地圖可以設(shè)置。小地圖旁邊的按鈕，可以任意定位。 d.大多數(shù)ACE2插件，都可以在FuBar信息條上的[庫(kù)]Spirit插件庫(kù)上，點(diǎn)右鍵找到相關(guān)設(shè)置。 e.由于我的WTF配置是基于寬屏和使用UI縮放的，所以您可能需要最后調(diào)整一下 10、Mission Complet！任務(wù)完成！現(xiàn)在您可以盡情享用了！ 11、以后每次更新，請(qǐng)完全刪除Interface文件夾在解壓縮新插件包即可！提醒：第一次使用的朋友，不要開(kāi)啟不是自己職業(yè)的插件，如果內(nèi)存緊張，請(qǐng)關(guān)閉任務(wù)插件和副本地圖&副本掉落查詢插件。插件包需要配合字體包一起使用。出現(xiàn)不正常退出的問(wèn)題 ERROR：＃132 的請(qǐng)?jiān)囋嚕?1.完全刪除WTF文件夾，使用我的WTF文件夾配置你的界面。注意要做匹配改名工作！ 2.使用游戲目錄里自帶的修復(fù)游戲文件損壞的修復(fù)程序 3.按照步驟安裝好字體文件。

8，信息熵條件熵信息增益信息增益率

一、信息熵 1. 信息熵提出背景我們生活在一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，從信息學(xué)的角度來(lái)說(shuō)，人類進(jìn)步的本質(zhì)就是不斷的打破信息的不對(duì)稱性。我們討厭不確定性，我們一生都在試圖將所有的不確定性變成我們可能預(yù)測(cè)可能掌控的東西。 2. 什么是信息熵在信息學(xué)中，對(duì)于接收者來(lái)說(shuō)，發(fā)送者發(fā)送的信息是不確定的，所以對(duì)于接收者來(lái)說(shuō)，他會(huì)接受到的信息是隨機(jī)的，這里就引入了熵的概念。統(tǒng)計(jì)學(xué)中說(shuō)熵的概念是一個(gè)系統(tǒng)可能存在的狀態(tài)的個(gè)數(shù)的對(duì)數(shù)。雖然對(duì)于接收者來(lái)說(shuō)，他可能接收的信息的個(gè)數(shù)是隨機(jī)的，但是總是在一個(gè)范圍內(nèi)，他可能接收的信息的個(gè)數(shù)的對(duì)數(shù)就是信息熵。 3. 信息熵的公式為了計(jì)算熵，我們需要計(jì)算所有類別所有肯能值所包含的期望值，事物的不確定越大，信息熵越大。，其中 m 代表將事物分類的概率為k種，代表了將事物分類為k類型的概率。 4. 信息熵使用場(chǎng)景 cart剪枝，一般有兩種，利用基尼系數(shù)或信息熵。 5. 信息熵存在的問(wèn)題從信息熵的公式我們可以看到，信息越確定，信息熵越小。在生活場(chǎng)景中，像id之類的特征通過(guò)信息熵公式計(jì)算得到的信息熵很高，但是實(shí)際上這個(gè)特征對(duì)我們判斷決策所起的作用很小，比如身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)等信息。二、條件熵 1. 條件熵提出背景我們知道有的特征攜帶的熵很多，但是這個(gè)特征又真正對(duì)我要決策的事情有多大的重要性呢，這時(shí)候我們很容易想到條件概率，這時(shí)候我們引出了條件熵這個(gè)概念。 2. 什么是條件熵條件熵表示在已知隨機(jī)變量X的條件下隨機(jī)變量Y的不確定性。 3. 條件熵的公式隨機(jī)變量X給定的條件下隨機(jī)變量Y的條件熵公式如下：其中，三、信息增益 1.信息增益提出背景拿我們生活的場(chǎng)景來(lái)舉個(gè)栗子，比如閨蜜電話約我去逛街，提到我們逛街完了吃火鍋，那天剛好下雪，然后我恰巧還來(lái)例假了，我這時(shí)候有兩種決策，去或者不去。這里我們將上面場(chǎng)景中的信息概括下就是，買物品(買衣服？買包包？買鞋子？買花？買居家用品？)、吃飯（吃火鍋？吃串串？吃小吃？吃披薩？）、天氣（下雨？下雪？晴天？陰天？）；例假（是？否？），聊天，那么這么多特征中，哪些是決定我去或者不去的重要因素呢？如果單從信息熵的角度來(lái)看，那么哪個(gè)特征的屬性越多，它的信息熵越大，重要性越大，事實(shí)卻不是如此。對(duì)我來(lái)說(shuō)，去的理由也許買物品不重要，吃什么也不重要，而我好長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有見(jiàn)到她了，想她了是真的，所以“聊天”這個(gè)特征決定我會(huì)做出赴約這個(gè)決策。串起來(lái)就是"在聊天這個(gè)特征條件下極大的增加了我做出赴約決策的確定性"。 2. 什么是信息增益信息增益表示得知特征X的信息而使得類Y的信息不確定性減少的程度。 3. 信息增益公式這里D是決策，A是條件特征 4. 信息增益的使用場(chǎng)景信息處理中， ID3算法的核心是在決策樹(shù)各個(gè)結(jié)點(diǎn)上對(duì)應(yīng)信息增益準(zhǔn)則選擇特征，遞歸地構(gòu)建決策樹(shù)。 5. 信息增益存在的問(wèn)題從信息增益公式我們可以看到，前面唯一id特征信息熵的問(wèn)題還是沒(méi)有解決掉。那么有沒(méi)有什么方法可以平衡id特征信息熵過(guò)大的問(wèn)題，我們很容易想到將特征id自身的信息熵作為分母去平衡整個(gè)的計(jì)算結(jié)果，這時(shí)候就有人提出了信息增益率這個(gè)概念。四、信息增益率 1. 信息增益率提出背景信息增益率，其表示節(jié)點(diǎn)的信息與節(jié)點(diǎn)分裂信息度量的比值，增益率通常作為屬性選擇的方法之一 2. 什么是信息增益率信息增益率，其表示節(jié)點(diǎn)的信息與節(jié)點(diǎn)分裂信息度量的比值，增益率通常作為屬性選擇的方法之一 3. 信息增益率公式上圖為盜圖，解釋的比較清楚，這里就不重復(fù)說(shuō)了。 4. 信息增益率使用場(chǎng)景 C4.5算法就使用了信息增益率作為剪枝條件。五、參考文獻(xiàn) https://www.cnblogs.com/ironan-liu/p/11769229.html

9，需要掌握哪些大數(shù)據(jù)算法

原發(fā)布者:ninahe916大數(shù)據(jù)常用的算法（分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則）

不僅僅是選中的十大算法，其實(shí)參加評(píng)選的18種算法，實(shí)際上隨便拿出一種來(lái)都可以稱得上是經(jīng)典算法，它們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域都產(chǎn)生了極為深遠(yuǎn)的影響。1.C4.5C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹(shù)算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)：1)用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足；2)在樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中進(jìn)行剪枝；3)能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理；4)能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理。C4.5算法有如下優(yōu)點(diǎn)：產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準(zhǔn)確率較高。其缺點(diǎn)是：在構(gòu)造樹(shù)的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。2.Thek-meansalgorithm即K-Means算法k-meansalgorithm算法是一個(gè)聚類算法，把n的對(duì)象根據(jù)他們的屬性分為k個(gè)分割，k 3.Supportvectormachines支持向量機(jī)，英文為SupportVectorMachine，簡(jiǎn)稱SV機(jī)（論文中一般簡(jiǎn)稱SVM）。它是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。支持向量機(jī)將向量映射到一個(gè)更高維的空間里，在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面。在分開(kāi)數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個(gè)互相平行的超平面。分隔超平面使兩個(gè)平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個(gè)極好的指南是C.J.CBurges的《模式識(shí)別支持向量機(jī)指南》。vanderWalt和Barnard將支持向量機(jī)和其他分類器進(jìn)行了比較。4.TheApriorialgorithmApriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱頻集。5.最大期望(EM)算法在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)的算法，其中概率模型依賴于無(wú)法觀測(cè)的隱藏變量（LatentVariabl）。最大期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)據(jù)集聚（DataClustering）領(lǐng)域。6.PageRankPageRank是Google算法的重要內(nèi)容。2001年9月被授予美國(guó)專利，專利人是Google創(chuàng)始人之一拉里·佩奇（LarryPage）。因此，PageRank里的page不是指網(wǎng)頁(yè)，而是指佩奇，即這個(gè)等級(jí)方法是以佩奇來(lái)命名的。PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量倆衡量網(wǎng)站的價(jià)值。PageRank背后的概念是，每個(gè)到頁(yè)面的鏈接都是對(duì)該頁(yè)面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個(gè)就是所謂的“鏈接流行度”——衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個(gè)概念引自學(xué)術(shù)中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的權(quán)威性就越高。7.AdaBoostAdaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)。其算法本身是通過(guò)改變數(shù)據(jù)分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來(lái)確定每個(gè)樣本的權(quán)值。將修改過(guò)權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來(lái)，作為最后的決策分類器。8.kNN:k-nearestneighborclassificationK最近鄰(k-NearestNeighbor，KNN)分類算法，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。9.NaiveBayes在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹(shù)模型(DecisionTreeModel)和樸素貝葉斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）。樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類效率。同時(shí)，NBC模型所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實(shí)際上并非總是如此，這是因?yàn)镹BC模型假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立，這個(gè)假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來(lái)了一定影響。在屬性個(gè)數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時(shí)，NBC模型的分類效率比不上決策樹(shù)模型。而在屬性相關(guān)性較小時(shí)，NBC模型的性能最為良好。10.CART:分類與回歸樹(shù)CART,ClassificationandRegressionTrees。在分類樹(shù)下面有兩個(gè)關(guān)鍵的思想。第一個(gè)是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法；第二個(gè)想法是用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝。

大講臺(tái)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解答:1.可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì) 學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。3. 預(yù)測(cè)性分析大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。4. 語(yǔ)義引擎非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

不管是什么行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，必須要掌握的技能是：該行業(yè)的行業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，不能低于行業(yè)專家的平均水平必須具有的數(shù)學(xué)知識(shí)，例如統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、建模方法等等 it技術(shù)：數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、離散數(shù)學(xué)算法。

10，數(shù)據(jù)挖掘算法的算法分類

C4.5就是一個(gè)決策樹(shù)算法，它是決策樹(shù)（決策樹(shù)也就是做決策的節(jié)點(diǎn)間像一棵樹(shù)一樣的組織方式，其實(shí)是一個(gè)倒樹(shù)）核心算法ID3的改進(jìn)算法，所以基本上了解了一半決策樹(shù)構(gòu)造方法就能構(gòu)造它。決策樹(shù)構(gòu)造方法其實(shí)就是每次選擇一個(gè)好的特征以及分裂點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的分類條件。C4.5比ID3改進(jìn)的地方時(shí)：ID3選擇屬性用的是子樹(shù)的信息增益（這里可以用很多方法來(lái)定義信息，ID3使用的是熵（entropy）（熵是一種不純度度量準(zhǔn)則）），也就是熵的變化值，而C4.5用的是信息增益率。也就是多了個(gè)率嘛。一般來(lái)說(shuō)率就是用來(lái)取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有兩個(gè)跑步的人，一個(gè)起點(diǎn)是100m/s的人、其1s后為110m/s；另一個(gè)人起速是1m/s、其1s后為11m/s。如果僅算差值那么兩個(gè)就是一樣的了；但如果使用速度增加率（加速度）來(lái)衡量，2個(gè)人差距就很大了。在這里，其克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足。在樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中進(jìn)行剪枝，我在構(gòu)造決策樹(shù)的時(shí)候好討厭那些掛著幾個(gè)元素的節(jié)點(diǎn)。對(duì)于這種節(jié)點(diǎn)，干脆不考慮最好，不然很容易導(dǎo)致overfitting。對(duì)非離散數(shù)據(jù)都能處理，這個(gè)其實(shí)就是一個(gè)個(gè)式，看對(duì)于連續(xù)型的值在哪里分裂好。也就是把連續(xù)性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散的值進(jìn)行處理。能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理，這個(gè)重要也重要，其實(shí)也沒(méi)那么重要，缺失數(shù)據(jù)采用一些方法補(bǔ)上去就是了。 (樸素貝葉斯NB)NB認(rèn)為各個(gè)特征是獨(dú)立的，誰(shuí)也不關(guān)誰(shuí)的事。所以一個(gè)樣本（特征值的集合，比如“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”出現(xiàn)2次，“文件”出現(xiàn)1次），可以通過(guò)對(duì)其所有出現(xiàn)特征在給定類別的概率相乘。比如“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”出現(xiàn)在類1的概率為0.5，“文件”出現(xiàn)在類1的概率為0.3，則可認(rèn)為其屬于類1的概率為0.5*0.5*0.3。 (支持向量機(jī)SVM)SVM就是想找一個(gè)分類得最”好”的分類線/分類面（最近的一些兩類樣本到這個(gè)”線”的距離最遠(yuǎn)）。這個(gè)沒(méi)具體實(shí)現(xiàn)過(guò)，上次聽(tīng)課，那位老師自稱自己實(shí)現(xiàn)了SVM，敬佩其鉆研精神。常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。 (Mining frequent patterns without candidate generation)這個(gè)也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一種緊縮的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)查找頻繁項(xiàng)集所需要的全部信息。采用算法：將提供頻繁項(xiàng)集的數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮到一棵FP-tree來(lái)保留項(xiàng)集關(guān)聯(lián)信息，然后將壓縮后的數(shù)據(jù)庫(kù)分成一組條件數(shù)據(jù)庫(kù)（一種特殊類型的投影數(shù)據(jù)庫(kù)），每個(gè)條件數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)一個(gè)頻繁項(xiàng)集。 K-Means是一種最經(jīng)典也是使用最廣泛的聚類方法，時(shí)至今日扔然有很多基于其的改進(jìn)模型提出。K-Means的思想很簡(jiǎn)單，對(duì)于一個(gè)聚類任務(wù)（你需要指明聚成幾個(gè)類，當(dāng)然按照自然想法來(lái)說(shuō)不應(yīng)該需要指明類數(shù)，這個(gè)問(wèn)題也是當(dāng)前聚類任務(wù)的一個(gè)值得研究的課題），首先隨機(jī)選擇K個(gè)簇中心，然后反復(fù)計(jì)算下面的過(guò)程直到所有簇中心不改變（簇集合不改變）為止：步驟1：對(duì)于每個(gè)對(duì)象，計(jì)算其與每個(gè)簇中心的相似度，把其歸入與其最相似的那個(gè)簇中。步驟2：更新簇中心，新的簇中心通過(guò)計(jì)算所有屬于該簇的對(duì)象的平均值得到。k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開(kāi)。 BIRCH也是一種聚類算法，其全稱是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies。BIRCH也是只是看了理論沒(méi)具體實(shí)現(xiàn)過(guò)。是一個(gè)綜合的層次聚類特征(Clustering Feature, CF)和聚類特征樹(shù)(CF Tree)兩個(gè)概念，用于概括聚類描述。聚類特征樹(shù)概括了聚類的有用信息，并且占用空間較元數(shù)據(jù)集合小得多，可以存放在內(nèi)存中，從而可以提高算法在大型數(shù)據(jù)集合上的聚類速度及可伸縮性。BIRCH算法包括以下兩個(gè)階段：1）掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，建立動(dòng)態(tài)的一棵存放在內(nèi)存的CF Tree。如果內(nèi)存不夠，則增大閾值，在原樹(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)造一棵較小的樹(shù)。2）對(duì)葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步利用一個(gè)全局性的聚類算法，改進(jìn)聚類質(zhì)量。由于CF Tree的葉節(jié)點(diǎn)代表的聚類可能不是自然的聚類結(jié)果，原因是給定的閾值限制了簇的大小，并且數(shù)據(jù)的輸入順序也會(huì)影響到聚類結(jié)果。因此需要對(duì)葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步利用一個(gè)全局性的聚類算法，改進(jìn)聚類質(zhì)量。 AdaBoost做分類的一般知道，它是一種boosting方法。這個(gè)不能說(shuō)是一種算法，應(yīng)該是一種方法，因?yàn)樗梢越⒃谌魏我环N分類算法上，可以是決策樹(shù)，NB，SVM等。Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)。其算法本身是通過(guò)改變數(shù)據(jù)分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來(lái)確定每個(gè)樣本的權(quán)值。將修改過(guò)權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來(lái)，作為最后的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將關(guān)鍵放在關(guān)鍵的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上面。 GSP，全稱為Generalized Sequential Pattern(廣義序貫?zāi)Ｊ?，是一種序列挖掘算法。對(duì)于序列挖掘沒(méi)有仔細(xì)看過(guò)，應(yīng)該是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的吧！網(wǎng)上是這樣說(shuō)的：GSP類似于Apriori算法，采用冗余候選模式的剪除策略和特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-----哈希樹(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)候選模式的快速訪存。GSP算法描述:1）掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，得到長(zhǎng)度為1的序列模式L1，作為初始的種子集。2）根據(jù)長(zhǎng)度為i 的種子集Li ，通過(guò)連接操作和修剪操作生成長(zhǎng)度為i+1的候選序列模式Ci+1；然后掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算每個(gè)候選序列模式的支持度，產(chǎn)生長(zhǎng)度為i+1的序列模式Li+1，并將Li+1作為新的種子集。3）重復(fù)第二步，直到?jīng)]有新的序列模式或新的候選序列模式產(chǎn)生為止。產(chǎn)生候選序列模式主要分兩步：連接階段：如果去掉序列模式s1的第一個(gè)項(xiàng)目與去掉序列模式s2的最后一個(gè)項(xiàng)目所得到的序列相同，則可以將s1與s2進(jìn)行連接，即將s2的最后一個(gè)項(xiàng)目添加到s1中。修切階段：若某候選序列模式的某個(gè)子序列不是序列模式，則此候選序列模式不可能是序列模式，將它從候選序列模式中刪除。候選序列模式的支持度計(jì)算：對(duì)于給定的候選序列模式集合C，掃描序列數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于其中的每一條序列s,找出集合C中被s所包含的所有候選序列模式，并增加其支持度計(jì)數(shù)。又是一個(gè)類似Apriori的序列挖掘。其中經(jīng)典十大算法為：C4.5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART。

數(shù)據(jù)挖掘的核心是為數(shù)據(jù)建立模型的過(guò)程。所有的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品都有這個(gè)建模過(guò)程，不同的是它們構(gòu)造模型的方式互不相同。進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)可采用許多不同的算法。決策樹(shù)是一種經(jīng)常要用到的技術(shù)，可以用于分析數(shù)據(jù)，同樣也可以用來(lái)作預(yù)測(cè)。常用的算法有chaid、cart、id3和c4.5。決策樹(shù)方法很直觀，這是它的最大優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜性的提高，分支數(shù)增多，管理起來(lái)很困難。angoss公司的knowedgeseeker產(chǎn)品采用了混合算法的決策樹(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近來(lái)越來(lái)越受到人們的關(guān)注，因?yàn)樗鼮榻鉀Q大復(fù)雜度問(wèn)題提供了一種相對(duì)來(lái)說(shuō)比較有效的簡(jiǎn)單方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于兩類問(wèn)題：分類和回歸。它的最大優(yōu)點(diǎn)是它能精確地對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)模型是個(gè)黑盒子，預(yù)測(cè)值難于理解；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有過(guò)擬合的現(xiàn)象。ibm、sas、spss、hnc、angoss等公司是這個(gè)產(chǎn)品的供應(yīng)者。遺傳算法是一種基于進(jìn)化過(guò)程的組合優(yōu)化方法。它的基本思想是隨著時(shí)間的更替，只有最適合的物種才得以進(jìn)化。遺傳算法能夠解決其它技術(shù)難以解決的問(wèn)題，然而，它也是一種最難于理解和最開(kāi)放的方法。遺傳算法通常與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用。采用上述技術(shù)的某些專門的分析工具已經(jīng)發(fā)展了大約十年的歷史，不過(guò)這些工具所面對(duì)的數(shù)據(jù)量通常較小。而現(xiàn)在這些技術(shù)已經(jīng)被直接集成到許多大型的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)中去了。

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信息增益率，信息增益率必須小于1嗎

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1，信息增益率必須小于1嗎

2，增益率擅長(zhǎng)處理的數(shù)據(jù)類型

3，為什么id3樹(shù)不能處理連續(xù)性屬性

4，python里怎么計(jì)算信息增益信息增益比基尼指數(shù)

5，classregtree用做分類的時(shí)候是C45還是CART

6，理論篇決策樹(shù)算法信息增益率GINI系數(shù)

7，搗蛋精靈插件

8，信息熵條件熵信息增益信息增益率

9，需要掌握哪些大數(shù)據(jù)算法

10，數(shù)據(jù)挖掘算法的算法分類

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