目录常见的决策树算法1.ID32.C4.53.CART决策树的优缺点优点：缺点：决策树的优化常见的决策树算法1.ID3ID3（IterativeDichotomiser3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该

0前言本文主要介绍决策树ID3算法，并举出构建示例帮助理解。读者需要具备的知识：信息熵、条件熵、信息增益。本文使用数据集为：游玩数据集1.1节、西瓜数据集1.2节。1ID3算法简述ID3（IterativeDichotomiser3）算法是一种经典的决策树学习算法，由RossQuinlan于1986年提出。该

代码importnumpyasnpdata=np.array([['老年','短发','平底','深色','男性'],['老年','短发','平底','浅色','男性'],['老年','中发','

我找不到通过mutagen（Python库）将情绪写入mp3文件的方法初始化：frommutagen.mp3importMP3frommutagen.id3importID3,TIT2,TALB,TPE1,TPE2,TCON,TPUB,TENC,TIT3,APIC,WOAR,PRIVaudio=MP3(mp3_file,ID3=ID3)我可以使用audio['TIT3']=TIT3(

上次把磁性窗体的源码开源了，这次就开源另一个程序源码：MP3文件ID3信息编辑器。这个源码也比较简单，关键在于获取和写入MP3文件的这个ID3的信息即可。 1、 项目目录； 2、 源码介绍；这个操作信息编辑的就封装在MP3ID3.bas文件中。          

importmathfromcollectionsimportCounter#创建数据集defcreate_dataset():dataset=[#年龄,工作，房子，信用，标签['青年',0,0,'一般','0'],['青年',0,0,'好','0'],[�

MP3文件是由帧构成，帧是MP3文件的最小组成单位。根据帧性质的不同，文件大体分为四个部分：ID3v2标签帧、数据帧、APEV2标签帧、ID3v1标签帧，而只有数据帧才是必需的。数据帧包含了歌曲的压缩数据。标签帧提供了歌曲的演唱者、歌名、专辑、年份等信息。一、V1版本ID3v1在文件

1.算法描述       ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。    

3.1、摘要     在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这

完整的实验代码在我的github上

  grep中的-x选项表示当前行只存在匹配项时才输出。001、[b20223040323@admin1test]$lsa.txt[b20223040323@admin1test]$cata.txt##测试数据ID

信息熵：生活中的所见所闻，都接触到许许多多的信息，有的信息对我们有用，有的无用。如“地球是自转的”，这条信息对我们没什么用，因为我们都知道，而且是确确实实是这样的。香农用信

时隔几年，再次阅读此书学习统计学习，仍然很有收获，这里列出来阅读过程中的一些问题，之后有答案了再另写一篇文章。感知机如何判断线性可分？学习（优化）过程中根据迭代次数判断过

实验一：决策树算法实验【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算

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【实验目的】1、理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；2、理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；3、能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；4、针对特

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