1. 信号的单向化传输 2. .闭环增益的一般表达式 3. 反馈深度讨论 4. 环路增益
原文链接：https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/56691137 参考： http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/58248347 https://www.zhihu.com/question/41252833/ans
蜜蜂的启发=>数学化学绘图工具增益集：正多边形绘制的新功能 在‘数学化学绘图工具增益集’中，我新增一个依线段长度或多边行边长画正多边形的功能，如果使用者先点选一个有端点的线段或多边形图形，再点选‘数学化学绘图工具增益集’/‘几何绘图’/‘正多边形’，出现下列对话表单，第一个
数据处理过滤增益集3.5:合并工作表功能 为了解决(WORD自动化文档设计范例：联络簿范本进阶版(应用合并打印))这篇文章的最后一个问题，要让合并打印一班一页(我们设计的联络簿范本一页32笔)，我们必须将各班的数据笔数用空白数据补足成32笔，然后再将所有班级的数据合在一个工作表，再以此
决策树 先举例子，如下：左子树热恋，右子树单身。决策树的算法是如何构建，而不是如何用。 决策树分两大类分类树和回归树。其中，分类树比如C4.5、ID3决策树，分类树用于分类标签值，那么回归树的话，用于预测实际的值比如，温度，年龄，相关程度。分类树的输出是定性的，回归树的输出是定量的。
天线的指标参数分为两部分：1.电路参数，天线高效率辐射的保证，天线应用的必要条件2.辐射参数，天线应用的本质，天线应用的充分条件下面将每部分的参数做介绍（终端小天线大多数时候较强调电路参数）。电路参数：一、驻波比（Voltage Standing Wave Ratio）：全称电压驻波比，又名VSWR和SWR 概念： 天线
1.信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 熵：香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度，变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。 联合熵：联合熵表征了两事件同时发生系统的不确定度。 条件熵 ：设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为 p(X=x,Y= yi) = pij，i
1.划分数据集的依据 划分数据集最大的原则是：将无序的数据变得更加有序。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 怎样恒量信息增益呢？之前的一篇博客介绍了熵的概念。信息增益是上的减少或者数据无序度的减少。也就是说熵越小说
半导体激光器又称激光二极管，是用半导体材料作为工作物质的激光器。它具有体积小、寿命长的特点，并可采用简单的注入电流的方式来泵浦其工作电压和电流与集成电路兼容，因而可与之单片集成。由于这些优点，半导体二极管激光器在激光通信、光存储、光陀螺、激光打印、测距以及雷达等方面
前言 记录自己的学习思路，搬用了较多原文。 且为了偷懒，原文处多用省略号 第四章、决策树 4.1、基本流程 在介绍基本流程前，我们先来了解一下决策树的概念，以及决策树学习的目的。 由左侧注释可知： 决策树既可以指学习方法，也可以指学得的树。要根据叙述的上下文环境而定。现在
原文链接：https://blog.csdn.net/moledyzhang/article/details/79498520 决策树（Descision Tree） 决策树介绍 决策树基于“树”结构进行决策： - 每个“内部节点”对应于某个属性上的测试 - 每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值） - 每个
决策树 特点 决策树是一种基本的分类与回归方法，是一种树形结构，由内部结点和叶节点组成，其中： 内部结点表示一个特征和属性； 叶节点表示最终的分类了； 一个实例如下，其中椭圆为内部结点，方框为叶节点： 决策树与概率分布 决策树表示在给定特征条件下类的条件概率分布，这一条件概
博主在之前学习射频IC时，通过网上的资料，总结了射频IC设计的六个指标含义及其相应的折中关系，希望能给大家带来帮助。 噪声（Noise）： （1）噪声一般可以分为白噪声和闪烁噪声。白噪声是由载流子的无规则热运动产生，如电阻热噪声，BJT晶体管的shot noise等均属于白噪声。闪烁噪声也称
首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率
1 特征选择 特征选择的理解：在决策树算法中，每次选择一个最优的特征来分支是最最重要的一步，那究竟如何选择这个最优的特征就变成了关键问题。对于拿到的数据中，什么类别标签的样本都有，是十分不确定的，换句话说就是十分混乱的。你用数据中其中一个特征来划分数据之后，数据的混乱程度
Wu Q , Zhang R . Beamforming Optimization for Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts[J]. 2018. Abstract: 智能反射表面： 被动反射，相移可调（这个就很棒，相当于我可以调整路径 使得增益最大？） 这篇paper考虑的是有限离散的相移（以前的都是连续的) (有点
学习打卡内容： 理解决策树以及决策树的几种算法 总结决策树模型结构 理解决策树递归思想 学习信息增益 学习信息增益率 学习ID3算法优缺点 学习C4.5算法优缺点 理解C4.5算法在ID3算法上有什么提升 学习C4.5算法在连续值上的处理 学习决策树如何生成 代码实现决策树 划分数据
特征选择技术的比较：PSO，PCA和信息增益 作为与基于PSO的特征选择的比较，我们利用PCA和信息增益来减少我们问题的特征空间的维度。主成分分析（PCA）[51] 是一种有用的统计技术，通过减少维数来压缩数据。它通过遗漏冗余信息找到高维数据中的模式并将其转换为较低维度。PCA通过计算协
决策树算法 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)ID3算法C4.5算法CHi-squared Automatic Interaction Detector (CHAID). 在生成树的过程中用多层分裂.[7]MARS:可以更好的处理数值型数据。 使用决策树作为预测模型来预测样本的类标。这种决策树也称作分类树
C4.5 决策树学习通常包括三个步骤 特征选择。选取最优特征来划分特征空间，用信息增益或者信息增益比来选择 决策树的生成。ID3、C4.5、CART 剪枝 什么是信息熵？ 随机变量 x 概率 P(x) 表示 x 出现的概率 信息量 H(x)=−log(P(x)) 信息量是信息论中的一个度量，简单
第四章 决策树1. 概述2. 特征选择2.1 信息增益2.2 信息增益率2.3 基尼指数3. 决策树生成2. 对数几率回归（logistic regression）2.1 对数几率函数（logistic function）2.2 用极大似然求解2.3 LR的多分类问题3. 线性判别分析4. 多分类学习4.1 利用二分类学习器解决多分类问题4.2 最
nDCG - 搜索评价指标 原文地址： https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Discounted cumulative gain(DCG, 累计折损增益)是一种排序质量的衡量标准。 在信息检索中，通常用来测量网页搜索引擎算法的有效性。 DCG对搜索结果集中的每个文档指定一个分级的相关
--------------------- 作者：braveryCHR 原文：https://blog.csdn.net/bravery_again/article/details/81104914 定义 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。 例如有人给我们介绍新的对象的时候，我们就要一个个特点去判断，于是
Decision Tree 决策树学习的三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪 决策树的结点：内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个分类 决策树的路径或其对应的if then 规则集合满足性质：互斥且完备 决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则 与训练集不相矛盾
