ID3算法核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分
2018-06-27 09:57
决策树（decision tree）算法基于特征属性进行分类，其主要的优点：模型具有可读性，计算量小，分类速度快。决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5
2018-07-21 10:13
C4．5算法与ID3算法一样使用了信息熵的概念，并和ID3一样通过学习数据来建立决策树。ID3
2018-06-28 07:32
C4.5算法：基于ID3算法的改进，主要包括：使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理，提升了
2019-02-04 09:45
C4．5算法是由Quinlan提出并开发的用于产生决策树［参见人工智能（23）］的算法。该算法是对Quinlan之前开发的ID3
2018-09-05 10:33
集成学习的Boosting算法通过结合多个弱学习器组成强学习器，AdaBoost算法是Boosting算法
2018-12-29 16:08
在本文中，我们将主要介绍Dijkstra算法和A*算法，从成本计算的角度出发，并逐步展开讨论。 我们将从广度优先搜索开始，然后引入Dijkstra算法，与贪心算法进行比
2023-07-07 10:56
SOC的算法主要的问题，是SOC的算法需要知道初始的SOC、需要知道电池的容量，在计算过程中由于测量误差（V、I和T采集参量的误差）会累积、从一个错误的值上面很难回归
2018-08-31 16:36
一. 简介 相信大家对于PID控制算法，都不感到陌生了，平衡车就是靠它平衡起来的，还有飞控的平衡算法也是它，以及FOC中的闭环控制中也是用的它，它不仅简单，而且易于理解
2023-07-20 09:23
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。
2019-04-28 16:47
