求python 熵值法实现代码

求python 熵值法实现代码

一、基本原理在信息论中,熵是对不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性越大,熵也越大。根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程
Python90
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python100
R语言C50为什么运行不出来

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可能是代码有问题。如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢,如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能,部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=,y=参数,多数模型无法加速。再除非有其他R包,可以建立同样的模型,并且速度更快。R语言是集统计分析
Python130
R语言C50为什么运行不出来

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可能是代码有问题。如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢,如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能,部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=,y=参数,多数模型无法加速。再除非有其他R包,可以建立同样的模型,并且速度更快。R语言是集统计分析
Python100
cmos二级放大器

cmos二级放大器

电源电压:VCC=+3V,VSS=-3V负载电容:2pf静态功耗:&lt=20mW工作温度:开环直流增益:&gt=60dB相位裕度:&gt=30V公模抑制比:&gt=60dB输入失调电压:&lt=2
Python200
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python150
R语言-17决策树

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是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python160
R语言-17决策树

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是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python160
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python160
如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理

如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理

最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供
Python120
如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理

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最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供
Python130
PID控制算法为什么用C语言编而不用MATLAB语言

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1. PID调试步骤没有一种控制算法比PID调节规律更有效、更方便的了。现在一些时髦点的调节器基本源自PID。甚至可以这样说:PID调节器是其它控制调节算法的妈。为什么PID应用如此广泛、又长久不衰?因为PID解决了自动控制理论所要解决的最
Python160
R语言-17决策树

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是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python140
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python190
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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Python150