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python 实现iD3算法

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之...

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

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