目前我需要完成一个基于熵的离散化算法的实现。网上我搜了很多次都没找到该算法视频教程。各友课题推荐分享一下这个算法的学习教程吗？
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乘风xs 2023-04-28 00:52关注一般网上有的视频教程，都是比较基础简单的东西，对于算法的研究，建议先先一篇相关的小论文读一读，复现一下论文中的算法，这样收获更大
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- 2023-04-21 12:56回答 2 已采纳 最近我也在看着块，我把我的方法说一下可以从UCI数据集中选择适当的数据集进行实验，并与其他离散化算法进行比较。首先，需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。然后，可以使用不同的离
- 2017-09-20 02:35回答 3 已采纳 这是一个线性回归的问题。如果你只是想获得离散点的拟合曲线，用excel表格或者MATLAB就可以画出来，也可以得到拟合曲线的方程。如果你想知道生成拟合曲线的算法，你可以看看最小二乘法拟合曲线，如果是直
- 2016-09-13 14:39回答 1 已采纳 http://wenku.baidu.com/link?url=iLMpJUAJ5vDrKHbOcQTdD6Y3qlP12JKKNw9XTKMyeSiLq5UKG2A-u8OatNmlWjhwuZc-
- 2022-05-30 15:01落花雨时的博客 文章目录一、决策树算法简介二、决策树分类原理1. 熵1.1 概念1.2 案例2. 决策树的划分依据一----信息增益2.1 概念2.2 案例3. 决策树的划分依据二----信息增益率3.1 概念3.2 案例3.2.1 案例一3.2.2 案例二3.3 为什么...
- 2022-08-31 08:35回答 1 已采纳 这个我们可以使用真值表法，当你列出式子的所有真值你就可以直观看到他的所有真值都为1，相信真值表大家都会列，但是逻辑性不强 逻辑性强可以看看这个https://zhuanlan.zhihu.com/p
- 2021-02-08 23:17回答 1 已采纳 有二个地方要改一下， kernel_size[0],kernel_size[1]->kernel_size，要以元组形式参数传入. 运行的片断，准确率在98%左右： Epoch 3/1
- 2023-01-24 16:38回答 3 已采纳 结论：我既可以买蛋糕也可以买啤酒。 证明：因为第一个前提条件是“如果我至少有五元，我可以买蛋糕”，第二个前提条件是“如果我至少有五元，我会买啤酒”，而第三个前提条件是“如果我正好有五元，我至少有五元”
- 2024-04-15 21:43光电的一只菜鸡的博客 机器学习（Machine Learning，简称...就当下而言，Python 无疑是机器学习领域最火的编程语言，这得益于 Python 对科学计算的强大支持。因此，本套教程中关于机器学习算法的代码均采用 Python 机器学习库 sklearn 编写。
- 2023-01-31 13:53回答 1 已采纳 证明：命题“所有偶数都是素数”是错误的证明：命题“所有偶数都是素数”是错误的。证明：通过数字13的例子可以知道，P(x)不一定能推出E(x)，所以E(x)->P(x)是假的。由析取三段论得出E(
- 2023-01-31 14:21回答 2 已采纳 请采纳：证明：假设存在一个正无理数X使得对于任意正无理数Y，X和Y的和不为整数。那么对于任意正无理数Y，X与Y的差也不为整数。因此，X和任意正无理数的差都是正无理数。这意味着，正无理数的数量是无限的，
- 2019-01-16 10:07回答 1 已采纳 很简单，比如随机生成一个学生的成绩。为简化起见，学生的成绩用5分制吧。可以得 1 2 3 4 5 分。 显然，得某个分数的概率是不同的，假设分别是 0.05 0.15 0.4 0.3 0.1 （也就
- 2022-02-06 16:32王小王-123的博客 目录 走进决策树 案例一 ...信息增益(Information Gain，ID3算法使用) 信息增益总结 基尼指数(Gini Index,CART算法使用) 代码实现 特征的重要性 参数splitter 剪枝参数 代码案例 手动对max .
- 2020-02-29 05:32回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_36658406/article/details/102960957
- 2022-03-27 21:00生信宝典的博客 作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。「本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法」。...机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到...
- 2021-09-05 08:50火航的博客 特征工程目标1 简介1.1 认识决策树2 分类原理2.1 熵2.2 决策树的划分依据一-信息增益2.3 决策树的划分依据二-信息增益率2.4 决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5 常见决策树类型比较3 cart剪枝3.1 为什么需要...
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