一般会说一个向量是稀疏的，一般是指在这个向量中，只有少部分元素的绝对值比较大，其余大部分元素接近于0。Hurley以城镇居民的财富分布为例（也就是说，将所有人的财富值排在一起，组成一个向量），认为稀疏性—般具有下面六种非常有趣的性质：(1)罗宾汉效应：罗宾汉劫富济贫，而这种行为降低了财

文章目录一.基础内容1.决策树基本原理1.1.定义1.2.表示成条件概率2.决策树的训练算法2.1.划分选择的算法信息增益（ID3算法）信息增益比（C4.5算法）基尼指数（CART算法）举例说明：计算各个类别的信息增益2.2.叶子节点的选择2.3.剪枝预剪枝后剪枝2.4.决策树训练算法分

文章目录前言1.描述2.示例3.答案关于我们前言本题为LeetCode前100高频题我们社区陆续会将顾毅（Netflix增长黑客，《iOS面试之道》作者，ACE职业健身教练。）的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。LeetCode算法到目前我们已经更新到145期

基尼指数（GiniIndex），又称基尼不纯度（GiniImpurity），是决策树算法中常用的一种指标，用于衡量节点的不纯度。在分类树中，它帮助决定如何划分数据集，以便在树的每个节点上尽可能地提高分类的纯度。基尼指数的定义基尼指数量化了一个节点中样本的不纯度。具体来说，它计算了从该节点中随

  

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目录多样性指标基尼杂质指数（GiniImpurityIndex）熵（Entropy）决策树的应用源代码文件请点击此处！多样性指标基尼杂质指数（GiniImpurityIndex）若集合中包含\(m\)个元素和\(n\)个类别，其中\(a_i\)个元素属于第\(i\)个类别，则：\[基尼杂质指数=1-p_1^2-p_2^2-...-p_

人工智能四、线性回归4.1线性回归（1）线性回归特点：解释性强，简单，泛化能力稳定。（2）特征：输入的不同维度叫做特征。如果特征本身很重要，线性回归就很有效，但是挑选特征是非常困难的。（神经网络本质就是自动挑选、学习特征的机器）（3）最小化损失函数的方法：梯度下降法梯度下降法的计算4

决策树是根据条件分支语句if-else产生的，决策树是一种树形结构，每一个内部节点表示是一个属性上的判断，每一个分支表示判断结果的输出，每一个叶子节点表示分类结果，本质上就是多个判断节点的树。在使用决策树的时候会提到熵的概念熵：熵表示混乱程度，越混乱熵值越大，越有序熵值越小，在信息

在随机森林中，对于回归任务和分类任务，重要性度量的计算方式是不同的。回归任务：使用的是 %IncMSE 和 IncNodePurity。%IncMSE：这是一个基于均方误差（MeanSquaredError，MSE）的度量。当我们对某个变量进行排列时，预测误差的增加程度被用作该变量的重要性度量。如果对预测结果影响