文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章

但是怎样才能获得流体计算网格呢?“工欲善其事必先利其器”,画网格该用什么器呢?小白决定找黄师姐请教一番. 小白找到黄师姐的时候,黄师姐正在电脑上忙着. “黄师姐,我发现网格划分软件有好多种,究竟哪种才更适合于CFD网格划分呢?”,小白在实验室找到黄师姐并询问道. “现在市面上的确有很多网格划分软件,这对于新手们来说选择起来真的挺难的.”黄师姐放下鼠标说道. “那要怎么去选择呢?”小白问道. 黄师姐谈起了她对于网格划分软件的选择策略 1 常见网格划分工具 当前市面上有形形色色的网格生成软件,这里列

本教程基于phpWeChat核心框架1.1.0+版本.下载地址:http://s.phpwechat.com/app_38026ed22fc1a91d92b5d2ef93540f20 通过前面六讲的系列教程,我们完成了一个包含后台的文章管理模块.但,phpWeChat的初衷并不仅限于此,帮您迅速创建一个PC网站+微信公共号才是满足时代需求的模块. 今天,我们开始<10天学会phpWeChat>的第七讲:创建一个自适应PC网站+H5移动端的模块. 还以我们一开始创建的hello world模块为

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别    划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的

今年毕业时的毕设是有关大数据及机器学习的题目.因为那个时间已经步入前端的行业自然选择使用JavaScript来实现其中具体的算法.虽然JavaScript不是做大数据处理的最佳语言,相比还没有优势,但是这提升了自己对与js的理解以及弥补了一点点关于数据结构的弱点.对机器学习感兴趣的朋友还是去用 python,最终还是在学校的死板论文格式要求之外,记录一下实现的过程和我自己对于算法的理解.源码在github:https://github.com/abzerolee/ID3_Bayes_JS开始学习

好多算法之类的,看理论描述,让人似懂非懂,代码走一走,现象就了然了. 引: from sklearn import tree names = ['size', 'scale', 'fruit', 'butt'] labels = [1,1,1,1,1,0,0,0] p1 = [2,1,0,1] p2 = [1,1,0,1] p3 = [1,1,0,0] p4 = [1,1,0,0] n1 = [0,0,0,0] n2 = [1,0,0,0] n3 = [0,0,1,0] n4 = [1,1,0,

# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab def createDataSet(): #贷款申请样本数据表 dataset = [["青年", "否", "否", "一般", "拒绝"], ["青年", "否", "否", "

# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab def createDataSet(): #贷款申请样本数据表 dataset = [["青年", "否", "否", "一般", "拒绝"], ["青年", "否", "否", "

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.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. 算法的主要思想就是将数据集依照特

1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 函数原型: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4295631.html   ZRMTR00没有自己的底层表,它直接使用ZMTR00的一套表结构.ZRMTR00只是ZMTR00的一种快捷方式   由于同一Characteristics在同一Cub

1.选择数据库 使用 USE 语句可以选择数据库,并把它指定为MySQL服务器连接的默认(当前)数据库: USE db_name; 要想选择数据库,用户必须要具备相应的访问权限:否则,会出现错误提示. 选择了一个数据库,并不意味着它就是此次会话期间的默认数据库.用户可以根据需要调用 USE 语句,从而实现在两个数据库之间的任意切换.同时,选择了一个数据库也并不意味着只能使用该库里的表.由于已经有了一个默认数据库,因此如果想引用其他库里的表,则需要使用与这些表相对应的那个库的标识符来限定它们的名字

使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集 1.使用形式为: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, random_state=0) 2.参数解释: train_

*&---------------------------------------------------------------------* *& Report ZTEST_TAB *& *&---------------------------------------------------------------------* *& *& *&--------------------------------------------------

属性说明 属性   类型   描述   常规           BlockID    String    控件ID    Enable    Logical    是否可操作    Group    Logical    是否分组    Show    Logical    是否可见   其他           附件            Bottom    Attachment    底部     Left    Attachment    左     Right    Attachmen

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论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习 论文:Fine-grained Recognition: Accounting for Subtle Differences between Similar Classes

一.分区表创建与说明 必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string,

人工智能课的实验. 数据结构:多叉树 这个实验我写了好久,开始的时候从数据的读入和表示入手,写到递归建树的部分时遇到了瓶颈,更新样例集和属性集的办法过于繁琐: 于是参考网上的代码后重新写,建立决策树类,把属性集.样例集作为数据成员加入类中,并设立访问数组,这样每次更新属性集.样例集时只是标记访问数组的对应元素即可,不必实际拷贝. 主函数: #include "Decision_tree.h" using namespace std; int main() { int num_attr,

版本说明 Python version: 3.6.6 |Anaconda, Inc.| (default, Jun 28 2018, 11:21:07) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] NumPy version:1.17.4 pandas version:0.25.3 scikit-learn version:0.19.0 graphviz version:0.13.2 scipy version:1.3.3 matplotlib version:3.1.2 IPyth