如果您无法下载资料，请参考说明：
1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币
2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费
3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开
决策树和决策规则本章目标7.1信息论基础香农信息(概率信息)样本空间：某事物各种可能出现的不同状态，即所有可能选择的消息的集合。对于离散消息的集合，概率测度是对每一个可能选择的消息指定一个概率。一个样本空间和它的概率测度称为一个概率空间。表示：[X，P]在离散情况下：其中，P(ui)为选择符号ui作为消息的概率，称为先验概率信源熵定义：信源各个离散消息的自信息量的数学期望（即概率加权的统计平均值）为信源的平均信息量，一般称为信源的信息熵，也叫信源熵或香农熵，有时也称为无条件熵或熵函数，简称熵。公式：熵函数的自变量是X,表示信源整体，实质上是无记忆信源平均不确定性的度量。单位：以2为底，比特/符号互信息7.2ID3算法7.2ID3算法（续）7.2ID3算法（续）7.2ID3算法（续）7.2ID3算法（续）7.2ID3算法（续）7.3修剪决策树7.3修剪决策树（续）7.3修剪决策树（续）7.3修剪决策树（续）7.4从决策树生成决策规则7.4从决策树生成决策规则（续）7.4从决策树生成决策规则（续）7.4从决策树生成决策规则（续）
天真****目的
实名认证
内容提供者
实名认证
内容提供者
最近下载
