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摘要：首先我先來介紹一下算法。算法是澳洲計(jì)算機(jī)科學(xué)家發(fā)明的，全稱是。算法的作用是通過一個數(shù)據(jù)集來生成一棵決策樹。算法的主要應(yīng)用領(lǐng)域有，機(jī)器學(xué)習(xí)，，自然語言處理。算法的執(zhí)行流程第一步是遞歸地構(gòu)建決策樹，計(jì)算信息增益最大或者熵最小的特征作為最優(yōu)特征。
如果我的朋友說介紹個女生給我認(rèn)識，那么我會問我朋友女生的條件，然后再決定認(rèn)不認(rèn)識。
他說他只知道關(guān)于女生的這些信息：
《王者榮耀》玩的好不好。
喜不喜歡寵物。
長得漂不漂亮。
脾氣好不好。
長頭發(fā)還是短頭發(fā)。
是否要求南方有車有房。
喜不喜歡吃辣條。
會不會做飯。
但是我的朋友很勢利，他說我每問一個關(guān)于女生的問題就必須給他100塊。
那我應(yīng)該怎么問最少的問題，花最少的錢，就能決定認(rèn)不認(rèn)識呢？
像這種問題可以用ID3來做判斷。
首先我先來介紹一下ID3算法。
ID3 算法是澳洲計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ross Quinlan發(fā)明的，全稱是Iterative Dichotomiser 3。
ID3 算法的作用是通過一個數(shù)據(jù)集來生成一棵決策樹。
ID3 算法的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1，機(jī)器學(xué)習(xí)，2，自然語言處理。
ID3 算法的執(zhí)行流程：
第一步是遞歸地構(gòu)建決策樹，計(jì)算信息增益最大（或者熵最?。┑奶卣髯鳛樽顑?yōu)特征。
遞歸的出口是：1，所有標(biāo)簽都一樣。 2，當(dāng)所有特征都遍歷過，那么選擇出現(xiàn)最多的標(biāo)簽。
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摘要：根據(jù)這個訓(xùn)練集，運(yùn)用樸素貝葉斯分類和決策樹分類則可以得到一個數(shù)據(jù)模型，然后通過輸入一條測試數(shù)據(jù)來判斷是否回去打網(wǎng)球。一樸素貝葉斯分類大學(xué)概率論的貝葉斯定理實(shí)現(xiàn)了通過計(jì)算概率求出假設(shè)推理的結(jié)論。 今年畢業(yè)時的畢設(shè)是有關(guān)大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)的題目。因?yàn)槟莻€時間已經(jīng)步入前端的行業(yè)自然選擇使用JavaScript來實(shí)現(xiàn)其中具體的算法。雖然JavaScript不是做大數(shù)據(jù)處理的最佳語言，相比還沒有優(yōu)...
摘要：前言決策樹算法，是指一類通過對數(shù)據(jù)集中特征的選擇，構(gòu)造一個樹，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類的算法。算法首先，讓我們以例子來看看算法的實(shí)現(xiàn)過程。假設(shè)我們現(xiàn)在要做一次決策判斷一個人會買什么類型的保險。個人理解信息熵就是描述給出的這組數(shù)據(jù)的分類有多不確定。 前言 決策樹算法，是指一類通過對數(shù)據(jù)集中特征的選擇，構(gòu)造一個樹，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類的算法。 這棵樹的每一個節(jié)點(diǎn)都是選中的其中一種特征，而該節(jié)點(diǎn)的邊則是...
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