統計學習方法之資訊增益演算法

//計算經驗熵

private static double hd(data datas,int n)
}if(iscredit==n)return 0;
double p1 = (double)iscredit/n;
double p2 = 1-p1;
return ((-p1)*logto2(p1)-p2*logto2(p2));
}private static double logto2(double i)

因為每一種情況都不一樣，為了方便，選擇乙個引數i來表示其選擇哪乙個特徵值

private static double gda(int i) 

data datas1 = new data[n1];
data datas2 = new data[n2];
data datas3 = new data[n3];
n1 = 0;
n2 = 0;
n3 = 0;
for (int j = 0; j < n; j++)  else if (datas[j].year == 2)  else 
}double hd1 = (double) n1 / n * hd(datas1, n1) + (double) n2 / n * hd(datas2, n2) + (double) n3 / n * hd(datas3, n3);
return hd - hd1;
} else if(i==2) 
data datas1 = new data[n1];
data datas2 = new data[n2];
n1 = 0;
n2 = 0;
for (int j = 0; j < n; j++)  else 
}double hd1 = (double) n1 / n * hd(datas1, n1) + (double) n2 / n * hd(datas2, n2) ;
return hd - hd1;
}else if(i==3)
data datas1 = new data[n1];
data datas2 = new data[n2];
n1 = 0;
n2 = 0;
for (int j = 0; j < n; j++)  else 
}double hd1 = (double) n1 / n * hd(datas1, n1) + (double) n2 / n * hd(datas2, n2) ;
return hd - hd1;
}else 
data datas1 = new data[n1];
data datas2 = new data[n2];
data datas3 = new data[n3];
n1 = 0;
n2 = 0;
n3 = 0;
for (int j = 0; j < n; j++)  else if (datas[j].credit == 2)  else 
}double hd1 = (double) n1 / n * hd(datas1, n1) + (double) n2 / n * hd(datas2, n2) + (double) n3 / n * hd(datas3, n3);
return hd - hd1;
}}

統計學習方法之kNN演算法

統計學習方法讀書筆記之knn演算法 k 近鄰法是機器學習中最基本的分類和回歸方法，也稱為knn演算法。通常k近鄰法用於分類問題。k近鄰法假定給定乙個訓練資料集，其中例項類別已定。分類時，對新的例項，根據其k個最近鄰的訓練例項類別，一般通過多數表決的方式來進行 例如，有兩堆水果，一堆是橙子，一堆是柚子...

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統計學習方法

這兩天翻了一下這本書，做個筆記，方便下次細看。本書主要講解統計學習中用到的監督學習。介紹了一些模型機器演算法。當參考書不錯，不怎麼適合死磕。第一章 主要介紹機器學習，統計學習的基本步驟，以及常用的表示方法。寫的比較系統，對於這個比較不熟悉的，可以好好看看。因為常用的模型就是這樣表示的，懂了這個看公式...