不純度的度量
ßgini係數：是一種與資訊熵類似的做特徵選擇的方式，可以用來衡量資料的不純度。gini係數的計算方式如下：
ß資訊增益（info gain）用於id3
ßgini用於cart
ß資訊增益率（info gain ratio）用於c4.5。
id3演算法思想描述
ß（a）對當前例子集合，計算屬性的資訊增益；
ß（b）選擇資訊增益最大的屬性ai；
ß（c）把在ai處取值相同的例子歸於同於子集，ai取幾個值就得幾個子集；
ß（d）對依次對每種取值情況下的子集，遞迴呼叫建樹演算法，即遞迴進入（a）；
ß（e）若子集只含有單個屬性，則分支為葉子節點，判斷其屬性值並標上相應的符號，然後返回。
人工智慧入門 R語言資料分析與數72
rpart引數設定 rpart.control對樹進行一些設定 xval是10折交叉驗證 minsplit是最小分支節點數，這裡指大於等於20，那麼該節點會繼續分劃下去，否則停止 minbucket 葉子節點最小樣本數 maxdepth 樹的深度 cp全稱為complexity parameter，...
人工智慧入門 R語言資料分析86
啟用函式 人工神經網路 人工神經網路 大量神經元節點按一定體系結構連線成網狀結構。神經網路一般都具有輸入層，隱含層和輸出層。前饋神經網路 前饋神經網路，是人工神經網路的一種。在此種神經網路中，各神經元從輸入層開始，接收前一級輸入，並輸出到下一級，直至輸出層。整個網路中無反饋，可用乙個有向無環圖表示。...
人工智慧入門 R語言資料分析90
神經網路的r語言例子 從函式y x1 2 x2 2產生2000組樣本資料，其中1900組作為學習集，100組作為待測集。用r語言建立合適的bp神經網路模型並利用上述學習集進行訓練。然後用訓練後的神經網路模型對待測集進行 畫圖對比 值和理想值之間的誤差情況 nnet實現bp網路 nnet引數說明 輸入...