首页最新资讯

全部 人工智能学科动态 人工智能技术资讯 人工智能常见问题 技术问答

    • 决策树的划分依据之:信息增益

      信息增益:以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性,熵越大,样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-09-16 |黑马程序员 |决策树,决策树,决策树的划分依据
    • 决策树的划分依据之:信息增益率

      实际上,信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好,为减少这种偏好可能带来的不利影响,著名的 C4.5 决策树算法 [Quinlan, 1993J 不直接使用信息增益,而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性.增益率:增益率是用前面的信息增益Gain(D, a)和属性a对应的"固有值"(intrinsic value) [Quinlan , 1993J的比值来共同定义的。查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-09-16 |黑马程序员 |决策树的划分依据,信息增益率
    • 随机森林构造有哪些步骤?随机森林构造案例

      如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是“有偏的”,都是绝对“片面的”(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决。查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-09-16 |黑马程序员 |随机森林
    • 机器学习中入门级必学的算法有哪些?

      K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法,如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-08-26 |黑马程序员 |机器学习中入门级必学的算法
    • AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门

      采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换,特征提取等。10小时学会opencv, 带您领略朴素图像处理的魅力风采查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-08-04 |黑马程序员 |人工智能图像处理,视频教程
    • ORB算法在opencv中实现方法

      ORB算法在opencv中实现方法,​在OPenCV中实现ORB算法,使用的是:查看全文>>

      人工智能技术资讯2021-07-30 |黑马程序员 |ORB算法实现
和我们在线交谈!