微信公众号：码农充电站pro 个人主页：https://codeshellme.github.io 1，什么是决策树？ 决策树是一种机器学习算法，我们可以使用决策树来处理分类问题。决策树的决策（分类）过程可以用一个倒着的树形结构来形象的表达出来，因此得名决策树。 比如我们根据天气是否晴朗和是否刮风来决定是否去
工艺角偏差较大： 差异大，说明电路的失调比较大原因有很多1. 运放增益不够，导致在某些corner下环路增益不够，电路失调增加2. 存在漏电，这种常见在低功耗bandgap设计时（比如功耗<1uA），这个时候，电路中得一些小length的管子漏电就会影响3. 直流工作点预留的margin不够，导致在某些corner下电
我比较善用自己所属平权意识。 这里平权的权作权重理解。所谓平权，自己的定义是对于一个不直接相关目标过程中的思想和行为，其权重是相同的。这并非是我得出的概括性的结论，而是个人行为的一种潜意识。我擅长用平权来抛却自己选择过程中的喜好，可以承受一些过程苦但是结果良好
原文地址： http://m.elecfans.com/article/1153309.html -------------------------------------------------------- PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。 可以通过调整这三个单元的增益Kp，Ki和Kd来调定其特性，PID控制器主
一、决策树概述 1、决策树思想 决策树思想的来源非常朴素，它来源于程序设计中的条件分支语句结构（if-then），最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类方法。例如，银行贷款是根据贷款人的各种条件来进行判断是否放贷： 可以看到银行贷款可以根据上面的条件依次进行判断，其中很
目录 1.引言 2.决策树 2.1 决策树与if-then规则 2.2 决策树与条件概率分布 2.3 决策树学习 3.特征选择 4.决策树生成 4.1 ID3生成算法 4.2 C4.5生成算法 5.决策树剪枝 5.1剪枝算法 6.CART算法 6.1 CART回归树生成树 6.2 最小二乘法回归树 6.3 CART分类树生成 6.3.1 基尼指数 6
决策树 目录 决策树思维 划分属性准则 决策树的生成 1. 决策树思维 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新的示例进行分类，这个把样本分类的任务，可以看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”
决策树 信息熵： -p(x) * log p(x) ID3：信息增益： 上层熵值 - 下层熵值C4.5：信息增益率：信息增益/自身熵值 评价函数：叶子节点熵值之和最小 预剪枝：在构建决策树的过程中提前停止 后剪枝：在决策树构建好后才开始裁剪 随机森林 构造多个决策树 取众数（分类）或者平均值（回
目录决策树信息熵ID3C4.5CRAT 博客地址: https://xiaoxiablogs.top 决策树 决策树是一种常见的机器学习算法. 所谓决策树,其实就是通过某种方法选择特征的筛选顺序,然后对每一个特征进行分分支,也就相当于将每个特征都做成if-else语句. 简单的说,决策树就是多个if-else组合在一起,
了解了信息熵，再看决策树，会很容易的。通过上篇博客，我们知道：信息熵被认为是一个系统有序程度的度量，一个系统越是有序，信息熵就越低，一个系统越是混乱，信息熵就越高。决策树的构造过程就是，如何划分，能让系统变得更加有序。 先来直观理解一下决策树： 可以发现，决策树比较明确直观，一
ROF系统的主要性能指标有：链路增益G、系统的噪声系数NF、无杂散动态范围SFDR、三阶互调失真IMD3、三阶截点IP3 1、链路增益G：链路增益分为光增益和RF增益 2、噪声系数NF：ROF链路的输出噪声功率与输入噪声功率NF=10lg((sin/nin)/(sout/nout))=10lg(nout/gtnin)NF=10lg((sin/nin)
该章节为频率与补偿(中) 主要包括了极点分离理论, Miller补偿等效电容, 零点计算及其优化系统稳定性, “偶对”(doublet)对系统的影响, 经典的二级运放频率分析及其补偿 有以下几点： 如果在一个二阶极点的电
一、概述 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，其主要优点是模型具有可读性。决策树学习算法通常是一个递归地选择最优的特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个数据集有一个最好的分类的过程。学习的过程一般为如下几个步骤： 特征选择：从训练数据
目录一、信息论熵信源信息量信息熵条件熵信息增益（互信息）信息增益比相对熵（KL散度）最大熵原理二、数理统计和概率论的区别统计推断方式参数估计假设检验 一、信息论 {{uploading-image-498317.png(uploading...)}} 信息论处理的是客观世界中的不确定性。 通信的基本问题是在点精确地
某些超声波应用需要为常规的探伤仪、测厚仪或其他设备添加一一个独立的前置放大器，来提供足够的增益或提高宽频信噪比以优化回波的采集.这种情况在工业应用中是时有发生的，这包括检测很高的超声波衰减或散射的大厚度材料，如球墨铸铁、奥氏体钢，黄铜,青铜,橡胶，玻璃纤维或某些复合材料。
一、一般的设计步骤 (1)在连续系统控制器与被控对象之间插入保持器，比如零阶保持器ZOH，检查插入后的连续系统是否稳定，如不稳定，则重新设计控制器D(s) (2)选择合适的方法将D(s)离散化为D(z) (3)对G(s) = ZOH*H(s)离散化，D(s)和G(z)共同构成离散系统。此时检查离散系统的特性是否满足
代码 """ 用字典存储决策树结构： {'有自己的房子':{0:{'有工作':{0:'no', 1:'yes'}}, 1:'yes'}} 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年 有工作：0代表否，1代表是 有自己的房子：0代表否，1代表是 信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好 类别（是否给贷款）：no代表否，yes代表是 pickle包可以将
决策树的概念 决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示一个特征或属性，而每个树叶结点代表一个分类。树的最顶层是根结点。使用决策树分类时就是将实例分配到叶节点的类中。该叶节点所属的类就是该节点的分类。（通过下图理解） 构建决策树三要素 特征选择 基于规则
图像传感器 图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管、光敏三极管等光敏器件相比，图像传感器是将其受光面上的光像，分成许多小单元，将其转换成可用的电信号的一种功能。 CCD：CCD是应用在摄影摄像方面的高端技
决策树是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成及决策树的修剪，常用的算法有ID3，C4.5和CART。 决策树的定义：分类决策树模型是一种描述对实
决策树算法的理解及实现 本文基本复制原文来源：http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9008901.html，我个人认为已经非常详细了，所有理论基本来自周志华《机器学习》的决策树章节！ 我主要是将该博客提供的源码进行了实践与大量注解，以便读者更容易理解。而为了读者方便理解，我将注解提
决策树 理论基础 决策树是建立在信息论的基础上的，决策树的生成就是让数据的"不确定性"减少越多越好，意味着划分能获得越多的信息。信息的不确定性可以用信息熵和基尼指数来描述。 信息熵 信息熵的定义其实也比较简单： H(y)=∑k=1Kpklogpk(信息熵公式)H(y)=\sum_{k=1}^Kp_k\l
熵定义：随机变量的概率分布对应的 **信息量的平均值 ** 就叫做随机变量的熵。 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度” 比如，苹果一定落地，信息量就很小。苹果落到某个盒子，熵也就大了，信息量比较大，不确定性也比较大了。 熵越大随机变量的不确定性就越大。 id3算法的核心就是
（一）前言 早就耳闻KL散度$(Kullback-Leibler$ $divergnece)$大名，近日系统学习决策树遇到了信息增益，而它们之间的联系之紧密是不言而喻的，故想整合收集到的资料来学习一下这方面的知识。 （二）定义 熵：$H(X)=E_X[\ln \frac{1}{p(x)}]$ 联合熵：$H(X,Y)=E_{X,Y}[\ln \frac{1}{p(x,y)}]$ 条
决策树决策树基本概念衡量算法信息熵 (Information Entropy)信息增益 (Information Gain)增益率 (Gain Ratio)基尼系数 (gini)选取'划分特征'方式Scikit-learn中决策树API：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 决策树基本概念 通过一系列节点判断，得到最终的结果。 例如鸢
