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    • 決策樹的劃分依據(jù)之：信息增益

      信息增益：以某特征劃分數(shù)據(jù)集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性，熵越大，樣本的不確定性就越大。因此可以使用劃分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對于樣本集合D劃分效果的好壞。查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-09-16 |黑馬程序員 |決策樹,決策樹,決策樹的劃分依據(jù)

    • 決策樹的劃分依據(jù)之:信息增益率

      實際上，信息增益準則對可取值數(shù)目較多的屬性有所偏好，為減少這種偏好可能帶來的不利影響，著名的 C4.5 決策樹算法 [Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優(yōu)劃分屬性.增益率：增益率是用前面的信息增益Gain(D, a)和屬性a對應的"固有值"(intrinsic value) [Quinlan , 1993J的比值來共同定義的。查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-09-16 |黑馬程序員 |決策樹的劃分依據(jù),信息增益率

    • 隨機森林構造有哪些步驟？隨機森林構造案例

      如果不是有放回的抽樣，那么每棵樹的訓練樣本都是不同的，都是沒有交集的，這樣每棵樹都是“有偏的”，都是絕對“片面的”(當然這樣說可能不對)，也就是說每棵樹訓練出來都是有很大的差異的;而隨機森林最后分類取決于多棵樹(弱分類器)的投票表決。查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-09-16 |黑馬程序員 |隨機森林

    • 機器學習中入門級必學的算法有哪些？

      K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，這個算法是機器學習里面一個比較經(jīng)典的算法， 總體來說KNN算法是相對比較容易理解的算法，如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-08-26 |黑馬程序員 |機器學習中入門級必學的算法

    • AI-OpenCV圖像處理10小時零基礎入門

      采用由淺入深,層層遞進的講解方式, 讓你輕松掌握opencv的使用, 使用opencv對圖像進行炫酷的變換，特征提取等。10小時學會opencv, 帶您領略樸素圖像處理的魅力風采查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-08-04 |黑馬程序員 |人工智能圖像處理,視頻教程

    • ORB算法在opencv中實現(xiàn)方法

      ORB算法在opencv中實現(xiàn)方法，?在OPenCV中實現(xiàn)ORB算法，使用的是：查看全文>>

      人工智能技術資訊2021-07-30 |黑馬程序員 |ORB算法實現(xiàn)
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