zhiyeegao的博客

本组成员利用id3和c4.5对数据进行分析和处理，在获取相关数据方面，本组将数据写入excel文件中，并将其命名为data，然后进度读取和分析处理。数据预处理是分别利用c4.5和id3实验数据：收入 身高 长相 体型 是否见面 一般 高 丑 胖 否 高 一般 帅 瘦 是 一般 一般 一般 ...

多元统计分析及R语言建模（第四版）实验一：实验1：用R语言求矩阵的逆矩阵、特征根和特征向量 P37 练习题 二-1r=c(1.00,0.80,0.26,0.67,0.34,0.80,1.00,0.33,0.59,0.34,0.26,0.33,1.00,0.37,0.21,0.67,0.59,0.37,1.00,0.35,0.34,0.34,0.21,0.35,1.00)rR...

多元统计分析及R语言建模（第四版）R语言期末复习资料第一章 多元统计分析概述1.列出常用的统计软件，说明其使用范围和各自的优缺点 解：（1）SAS：组合软件系统，入门比较困难（2）SPSS:操作简单，无需编程，有方便的数据接口和灵活的功能模块组合（3）S-PLUS：操作界面简单，兼容性极好，全面的统计模型和分析手段，具有很强的图形处理能力（4）MATLAB：数值...

一、概念 集成学习(Ensemble learning) 是用多种学习方法的组合来获取比原方法更优的结果。在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个弱监督模型。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型。 集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测...

一、ID3算法 ID3算法的核心要义是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择最好的特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该结点的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一个决策树。需要记住的两个公式：熵：信息...

1.统计分析1.1 概念 统计学是研究如何收集资料、整理资料和进行量化分析、推断的一门学科，在科学计算、工业和金融领域有着重要的应用，统计分析是机器学习的基本方法。 总体：根据一定目的确定的所要研究事物的全体。样本：从总体中随机抽取的若干个体构成的集合。推断：以样本所包含的信息为基础，对总体的某些特征做出判断、预测和估计。推断可靠性：对推断结果从概率上的确认，是决策的重要依...