内置函数二
一：匿名函数 lambda函数 lambda 表示匿名函数，不需要用def 来申明。
语法： 函数名=lambda 参数:返回值 ----〉 案例：f=lambda n:n*n 例子01： 计算n*n 的值：
f=lambda n:n*n
print(f(10)) 打印：100 例子02： 计算n的n次方
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2024-09-02 16:02:23
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ID3是数据挖掘分类中的一种（是一种if-then的模式），其中运用到熵的概念，表示随机变量不确定性的度量H（x）=-∑pi *log pi信息增益是指特征A对训练数据集D的信息增益g（D，A），定义为集合D的经验熵H（D）与特征A给定条件下D的经验条件熵H（D|A）之差g（D，A）=H（D）-H（D|A）其中H（Y|X）=∑pi H（Y|X=xi)Pi=P(x=xi)ID3 是一种自顶向下增长树
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2023-07-06 22:19:57
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本文将详细介绍ID3算法，其也是最经典的决策树分类算法。1、ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡
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2023-07-20 21:14:25
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一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树)，用于预测。这样，决策树理论完全
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2023-07-06 22:20:16
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简单介绍 决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习中监督学习的算法，它易于理解、可解释性强，是一种简单且广泛使用的分类器。通过数据来训练该预测模型，从而高效对未打标签的数据进行分类。因此简单来说那，决策树就是可以看做一个if-then规则的集合。我们从决策树的根结点到每一个都叶结点构建一条规则，根据数据不同的输入选择下一个结点，直到达到了最终的叶结点。
ID3算法核心 知晓了决策树实现
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2023-12-06 23:17:40
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ID3算法(MATLAB)
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。 ①对当前样本集合，计算所有属性的信息增益； ②选择信息增益最大的属性作为
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2023-07-21 18:27:31
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1. 该python实现没有考虑到overfitting。# coding=utf-8
from numpy import *
from math import log
#下面的函数用来计算香农熵 H=sum(-p(xi)log(p(xi))) 其中xi指的是每种类别所占的比例
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries=len(dataSet)#数据
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2024-04-18 12:38:36
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都在代码里了from math import log
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
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2023-10-04 13:55:58
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经典ID3算法 1．背景知识： 决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。 &nbs
一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树)，用于预测。这样，决
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2023-12-03 19:39:29
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实验目录实验环境简介决策树（decision tree）信息熵信息增益（应用于ID3算法）信息增益率（在C4.5算法中使用）基尼指数（被用于CART算法）实验准备数据集算法大体流程实验代码训练集数据读入信息熵代码算法流程结构（ID3和C4.5部分）CART算法可视化剪枝 实验环境Python:3.7.0Anconda:3-5.3.1 64位操作系统:win10开发工具:sublime text(
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2024-06-24 12:32:17
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作者：chen_h 决策树算法将原始数据转换为基于规则的决策树。这里 ID3 是最常见的决策树算法之一。首先，它于 1986 年推出，它是 Iterative Dichotomiser 的首字母缩写。首先，二分法意味着，我们会把东西分成两个完全相反的东西。这就是为什么，算法迭代地将属性分为两组，这两组是最主要的属性，另一组是构造树。然后，它计算每个属性的熵和信息增益。通过这种方式，可以建立最主要的
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2023-11-15 19:44:01
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ID3算法强规则python代码
在机器学习中，决策树是一种很有用的分类方法，而ID3算法则是其中一种经典的决策树算法。它通过选择信息增益最大的特征进行节点的分裂，从而构建出决策树。今天，我们来聊聊ID3算法在强规则处理方面的实现，并通过Python代码来展示实际的应用。
首先，我们需要了解这个流程。我们的ID3算法流程如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A
# ID3决策树原理与实现
## 简介
ID3决策树是一种经典的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于信息熵的概念，通过选择最佳的特征来构建决策树模型。本文将介绍ID3决策树的原理，并使用Python实现一个简单的ID3决策树。
## 决策树基本原理
决策树是一种基于树结构的分类模型，每个内部节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别。决策树通过学习训练数据，逐步构建一个树结构，用于预测新的
原创
2023-09-12 15:58:59
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ID3算法原理ID3算法的基本策略如下：（1）树以代表训练样本的单个节点开始；（2）如果样本都在同一个类中，则这个节点成为树叶结点并标记为该类别；（3）否则算法使用信息熵（称为信息增益）作为启发知识来帮助选择合适的将样本分类的属性，以便将样本集划分为若干子集，（4）对测试属性的每个已知的离散值创建一个分支，并据此划分样本；（5）算法使用类似的方法，递归地形成每个划分上的样本
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2023-06-27 11:35:54
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# 西瓜数据集与ID3算法
在数据科学和机器学习的领域，决策树是一种广泛应用的工具。在这篇文章中，我们将探讨ID3算法的基本原理，并通过经典的西瓜数据集示例来展示其实现。这将帮助大家更清楚地理解ID3算法如何使用信息增益来构建决策树。
## 什么是ID3算法？
ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是一种用于生成决策树的算法，由Ross Quinlan在1986年提出
背景知识： 决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。
决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结
# 使用 ID3 算法实现决策树的 Python 代码教学
决策树是一种常用的机器学习算法，其中 ID3 算法是构建决策树的一种经典方法。在本篇文章中，我们将通过简单明了的步骤来实现一个 ID3 算法的决策树，并且用 Python 代码展示每一步的实现。接下来，我们将展示整个过程的流程。
## 整体流程
以下是实现 ID3 算法决策树的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原理：决策树其实就是一个if-else集合，通过一系列的分支将原始数据划分成最后的若干类。每个节点都是一个数据集合，对这个数据集合选择一个最优的划分特征，根据该特征来对集合进行划分，生成若干子集合。选择最优特征用到了信息学中香农熵的概念，其中，信息增益=原始熵-划分之后的熵。递归地构建决策树。注意点：本文所用的决策树要求数据集为Python中的列表变量。每一条实例数据的最后一列元素为当前实例的类别
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2024-07-16 16:11:07
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# ID3算法：基于python的人工智能算法
人工智能是一门研究如何使计算机能够智能地模仿人类思维和行为的科学。在人工智能领域，决策树是一种常见且常用的算法，其中ID3算法是构造决策树的经典算法之一。本文将介绍Python中实现ID3算法的代码，并用代码示例演示其运行过程。
## 决策树与ID3算法
决策树是一种以树状图形式呈现的决策规则集合。在决策树中，每个节点代表一个特征，每个分支代表
原创
2023-09-07 06:34:21
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