关于C4.5

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: 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),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率. 在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过适应(Overfitting),如果不考虑这些结点可能会更好. 对非离散数据也能处理. 能够

问题描述 如何实现基于C4.5的Adaboost算法 现有的Adaboost算法只能对二类分类,而基于决策树的集成如何更新权重 解决方案 参考:http://www.docin.com/p-595686917.html

问题描述 用c在c4中写的程序能实现触控么? 如题: 用c语言在c4中写的程序能实现触控么?(安卓中运行)求大神解答,献上全部c币 解决方案 应该是不可以.这个程序的定位不是移植c语言的代码作为android的应用,而只是供c初学者用手机写小程序学习用的.所以输入输出极为简单. 解决方案二: c4android是手安卓手机写c小程序用的.应该不能实现触控..

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存

Let's begin with ID3 decision tree: The ID3 algorithm tries to get the most information gain when grow the decision trees. The information gain is defined as Gain(A)=I(s1,s2,-,sm)−E(A) where I is the information entropy of a given sample setting, I(s

C4.5简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quinlan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1

一. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法

传承中国C4论坛暨2014年会于10月11日在北京举行,以下是爱奇艺CEO龚宇演讲中的观点摘编: 时尚行业的广告主偏爱平板电脑上的投放,他们认为在平板电脑上看视频的都是有钱人,平板视频的单价是手机端的4倍. 电影院一定会消失,至少是现在这种形态的电影院一定会消失. 离婚律师单集投资300万,是电视剧最高的,但其中70%给了男一女一,剩下的投资有多少? 爱奇艺比别人晚了四五年的时间成长起来,现在都已经超过其他行业的竞争对手,因为我有一个重要的原因,钱,砸钱,该砸钱的时候千万别手软. 以下为演讲实录

class="post_content" itemprop="articleBody"> 你是否担心过刚买回来的圆柱形 Mac Pro 很容易从桌面滚到地面,或者被咖啡洒了一身?于是对它百般呵护,从不在 Mac Pro 旁边喝水?事实上,常被人戏称为"垃圾桶"的 Mac Pro 是一个坚强的家伙.它不仅外表坚硬,内部也结实得很.实验证明,Mac Pro 既抗摔,又防水-- 相信很多童鞋都知道科技产品杀手 RatedRR 团队,他们以超残酷的