1，三种算法开创的时间、人物及命名。...算法 英文 中文名称 时间/提出人 ID3 Iterative Dichotomiser 3 迭代二分法3 1975/J.Ross Quinlan C4.5 Classifier 4.5 分类器 4.5...1993/J.Ross Quinlan CART Classification and Regression Tree 分类回归树 1984/Breiman 2，三种算法的核心及公式 ID3核心的算法是信息增益...C4.5的核心算的是 信息增益比率。 CART核心算法通过基尼系数代替信息增益算法。...3，所长必有所短 算法 处理数据英型 树的结构 特点 预测类型 ID3 分类变量 多叉树 偏向多值属性 分类 C4.5 分类变量和连续变量 多叉树 偏向少值属性 分类 CART 分类变量和连续变量 二叉树
什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 1.2 “树”的成长过程 1.3 "树"怎么长 1.3.1 ID3算法 1.3.2 C4.5 1.3.3 CART算法 1.3.4 三种不同的决策树 2....代码实现 1. 什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。...LR模型是一股脑儿的把所有特征塞入学习，而决策树更像是编程语言中的if-else一样，去做条件判断，这就是根本性的区别。...为了解决这个问题，引出了另一个 算法C4.5。 1.3.2 C4.5 为了解决信息增益的问题，引入一个信息增益率： ? 属性a的可能取值数目越多(即V越大)，则IV(a)的值通常就越大。...1.3.4 三种不同的决策树 ID3：取值多的属性，更容易使数据更纯，其信息增益更大。 训练得到的是一棵庞大且深度浅的树：不合理。 C4.5：采用信息增益率替代信息增益。
昆兰把这个算法称为ID3算法。 该算法一出，它的简洁和高效就引起了轰动。 接下来我们详细介绍ID3算法。 二、ID3算法详解 1 什么是熵 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，熵越大。...而且ID3算法没有考虑连续特征，比如长度是连续值，无法使用ID3算法。 同样的，对于缺失值和过拟合也都没有考虑，只是寻找信息增益最大的特征进行划分。 那我们要如何改进这个算法？...二、C4.5算法详解 对于之前讲到的ID3算法，存在四个主要不足：一是信息增益准则对取值类别较多的特征有所偏好，二是不能处理连续特征，三是没有考虑缺失值处理，四是过拟合。...昆兰在C4.5算法中改进了这四个问题。 1 第一个问题的改进办法 对于第一个问题，C4.5算法采用信息增益率，做为变量的最终筛选标准。...对于第四个问题，C4.5引入了正则化系数进行初步剪枝，等到讲CART树剪枝时对比进行阐述。 虽然C4.5算法对ID3算法的几个主要问题进行了改进，但是仍然有优化的空间。
常见的决策树算法 1. ID3 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。...它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该特征划分的效果越好。但ID3偏向于选择取值较多的特征，可能导致过拟合。 以下是ID3算法的实现步骤： 1....以下是使用Python实现ID3算法的一个简单示例： import numpy as np import pandas as pd # 计算熵 def calc_entropy(target_col)...C4.5 C4.5是ID3的改进版，使用信息增益比替代信息增益作为特征选择标准，从而克服了ID3倾向于选择多值特征的缺点。此外，C4.5还能处理连续型特征和缺失值。...实现C4.5算法可以通过多种编程语言，但这里我将提供一个简化的Python实现，使用Python的基本库来构建决策树。这个实现将包括计算信息熵、信息增益、信息增益比，并基于这些度量来构建决策树。
100 #include int max[M][M],allocation[M][M],need[M][M],available[M]; int i,j,n,m,r; void testout() //算法安全性的检测
ID3 算法 ID3 算法 ID3 算法最早是由罗斯昆 (J.Ross Quinlan) 于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。...ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类 ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。...ID3 算法步骤： 1.初始化特征集合和数据集合 2.计算数据集合信息和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点 3.更新数据集合和特征集合(删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合...信息熵 H(D)=-\sum_{k=1}^{K} \frac{\left|C_{k}\right|}{|D|} \log _{2} \frac{\left|C_{k}\right|}{|D|} K是类别...ID3 算法缺点 ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
这些决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法。...ID3算法 ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。...算法python实现过程 有了ID3算法的伪代码，我们来看看实际中是如何一步步实现的。...对数据进行预处理后，我们再使用ID3，相信就不会出现这种极端的情况了。什么，我们不是要介绍C4.5算法嘛，怎么跑去优化数据集去了。...---- 未完待续 总的来说，决策树使用了ID3算法和C4.5算法，本文详细阐述了这些算法的原理以及如何一步步构建决策树的过程，在学习过程中，不断深入挖掘关键点，从而能够尽量抓住问题的本质。
冒泡排序算法的原理 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。...代码实现 /** * Created by 冲哥 on 2020.11.28 * 微信关注公众号【C语言中文社区】，免费领取200G精品学习资料 */ #include int
银行家算法 例子： T0时刻进程P1提出需要（1、0、2）个资源的请求 T0时刻进程P4提出需要（3、3、0）个资源的请求 T0时刻进程P0提出需要（0、2、0）个资源的请求 定义全局变量：...Allocation[a][i] = Allocation[a][i] + Request[i]; Need[a][i] = Need[a][i] - Request[i]; } } } 完整代码...系统处于不安全状态\n"); } printf("请输入资源请求的进程（0：P0 1:P1 2:P2 3:P3 4:P4）："); scanf("%d",&a); printf("输入请求A、B、C资源的数目
以下是一个较为复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用指针和动态内存分配来实现一个简单的字符串操作库： #include #include #include...destroyString(str2); destroyString(concatenated); destroyString(copied); return 0; } 上述代码中...请注意，这只是一个相对复杂的示例代码，演示了如何使用指针和动态内存分配来操作字符串。在实际编写代码时，应根据具体需求选择合适的字符串处理库或者使用已有的标准库函数来处理字符串。
1、love图案的C语言爱心代码 C语言爱心代码如下： #include int main() { int i, j, k, n = 0, x = 0, y = 50; //爱心的头部没有规律...printf("e"); y--; } else break; } printf("\n"); } printf("\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"); return 0; } 已把大量C语言源码整理为一个压缩包关注微...信 公 众 号：“C和C加加” 回复：“源码” 即可获取 效果展示： 2、心形图案的C语言爱心代码 代码如下： #include int main() { int i,...m++) printf("%c", c);//输出右半部分字符小爱心 printf("\n"); //每一行输出完毕换行 } for (i=1; i<=3; i++) { //下3行中间没有空格...} 效果展示： 3、复杂动态C语言爱心代码 代码如下： #include #include #include #include <tchar.h
决策树(Decision Tree)算法是机器学习(Machine Learning)中分类算法中的一个重要算法，属于监督学习(Supervised Learning)算法。...决策树归纳算法 （ID3） 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J.Ross.Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。...C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。...数据挖掘领域的十大经典算法中，C4.5算法排名第一。C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。...(c) 分枝 test_attribute = a i 没有样本(步骤11)。
0x01 ID3算法介绍 1.1 简介 ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。...0x04 C4.5算法 C4.5算法是数据挖掘十大算法之一，它是对ID3算法的改进，相对于ID3算法主要有以下几个改进 用信息增益比来选择属性 在决策树的构造过程中对树进行剪枝 对非离散数据也能处理...能够对不完整数据进行处理 C4.5算法与ID3算法过程相似，仅在特征选择时，使用信息增益比作为特征选择准则。...其伪代码如下： ? 0xFF 总结 一、ID3： 熵表示的是数据中包含的信息量大小。熵越小，数据的纯度越高，也就是说数据越趋于一致，这是我们希望的划分之后每个子节点的样子。...ID3 仅仅适用于二分类问题。ID3 仅仅能够处理离散属性。 二、C4.5： C4.5 克服了 ID3 仅仅能够处理离散属性的问题，以及信息增益偏向选择取值较多特征的问题，使用信息增益比来选择特征。
Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。...气温那个的信息增益下降最快，选取下降最快的为晴朗的下一个节点 下雨条件下，湿度、风、气温那个的信息增益下降最快，选取下降最快的为下雨的下一个节点 再次判断哪一个信息熵变成了0，变成了0则可以终止这一条树 经过代码计算...， 晴朗 的下一个节点为 湿度 ， 下雨 的下一个节点为 风 ，以此继续递归下去. ---- python代码为 整理的原始数据为： condition = {'风': ['无风', '有风', '无风
缺点 决策树算法最大的缺点是可能存在过度匹配的问题。 4. 如何构造决策树 — ID3 算法 ID3 算法是构建决策树最常用的算法之一。...根据 ID3 算法的核心思想，只要在每次决策树非叶子节点划分之前，计算出每一个属性所带来的信息增益，选择最大信息增益的属性来划分，就可以让本次划分更优，因此整个 ID3 实际上是一个贪心算法。...代码实现 下面是 ID3 的 python 代码实现： # -*- coding: UTF-8 -*- from math import log def calcShannonEnt(dataSet)...C4.5 算法 C4.5 算法是 ID3 算法的扩展，C4.5生成的决策树可以用于分类，因此，C4.5通常被称为统计分类器。...C4.5 对 ID3 算法最大的改进就是在获取最优分类特征的时候，将 ID3 所使用的信息增益换成了信息增益比。
Chameleon算法的C语言实现及代码解析在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。...本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。...Chameleon算法的C语言实现及代码解析Chameleon算法是一种基于模拟生物觅食原理的算法，其主要目的是通过模拟觅食过程来解决优化问题。...，我们可以看到Chameleon算法的C语言实现的基本逻辑。...希望本文对读者有所启发，能够更好地理解Chameleon算法的C语言实现及其代码解析。
直接上代码了，两个文件分别是main.c和banker.h main.c #include #include #include "banker.h" //试探分配...+= res->B; Allocation[process].C += res->C; Allocation[process].D += res->D; Need[process...].A -= res->A; Need[process].B -= res->B; Need[process].C -= res->C; Need[process].D -= res...-= res->B; Allocation[process].C -= res->C; Allocation[process].D -= res->D; Need[process...D A B C D A B C D A B C D\n"); printf(" P0 %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d\n",Max
#include int main() { int i, j, k, l, m; char c=3; //ASCII码里面 3 就是一个字符小爱心 for (i=1; i<=5;...j<=32-2*i; j++) printf(" "); //左边的空格，每下一行左边的空格比上一行少2个 //8*n-2*i for (k=1; k<=4*i+1; k++) printf("%c"...m++) printf("%c", c);//输出右半部分字符小爱心 printf("\n"); //每一行输出完毕换行 } for (i=1; i<=3; i++) { //下3行中间没有空格...for (j=1; j<=24+1; j++) printf(" "); //左边的空格 //8*(n-1)+1 for (k=1; k<=29; k++) printf("%c", c);//...//最后一行左边的空格 printf("%c\n", c); //最后一个字符小爱心 for (i=1; i<=5; i++) printf("\n"); //最后空出5行 return 0;
以下是一个较为复杂的 C 语言代码示例，它演示了如何使用链表数据结构实现一个简单的图（Graph）数据结构，并实现图的深度优先搜索（DFS）算法： #include #include...visited[i] = 0; } printf("深度优先搜索结果："); DFS(graph, 0, visited); return 0; } 上述代码实现了一个使用链表数据结构表示的简单无向图...（undirected graph）数据结构，并展示了如何实现图的深度优先搜索（DFS）算法。...实际编程中，根据需求选择适当的数据结构和算法是非常重要的。
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