ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法,在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高,在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容,在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法,所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的,3.2.ID3算法的核心思想根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性,从中我们不难发现决策树的算法都是经过不不断的改造趋于成熟的,2.CLS算法CLS算法就是最原始的决策树分类算法。
UML中状态图在哪些方面与类图，对象图，用例
标准建模语言UML的重要内容可以由下列五类图(共9种图形)来定义:·第一类是用例图从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者.·第二类是静态图(Staticdiagram)包括类图、对象图和包图.其中类图描述系统中类的静态结构.不仅定义系统中的类,表示类之间的联系如关联、依赖、聚合等,也包括类的内部结构(类的属性和操作).类图描述的是一种静态关系,在系统的整个生命周期都是有效的.对象图是类图的实例,几乎使用与类图完全相同的标识.他们的不同点在于对象图显示类的多个对象实例,而不是实际的类.一个对象图是类图的一个实例.由于对象存在生命周期,因此对象图只能在系统某一时间段存在.包由包或类组成,表示包与包之间的关系.包图用于描述系统的分层结构.·第三类是行为图(Behaviordiagram)描述系统的动态模型和组成对象间的交互关系.其中状态图描述类的对象所有可能的状态以及事件发生时状态的转移条件.通常,状态图是对类图的补充.在实用上并不需要为所有的类画状态图,仅为那些有多个状态其行为受外界环境的影响并且发生改变的类画状态图.而活动图描述满足用例要求所要进行的活动以及活动间的约束关系,有利于识别并行活动.·第四类是交互图(Interactivediagram)描述对象间的交互关系.其中顺序图显示对象之间的动态合作关系,它强调对象之间消息发送的顺序,同时显示对象之间的交互;合作图描述对象间的协作关系,合作图跟顺序图相似,显示对象间的动态合作关系.除显示信息交换外,合作图还显示对象以及它们之间的关系.如果强调时间和顺序,则使用顺序图;如果强调上下级关系,则选择合作图.这两种图合称为交互图.·第五类是实现图(Implementationdiagram).其中构件图描述代码部件的物理结构及各部件之间的依赖关系.一个部件可能是一个资源代码部件、一个二进制部件或一个可执行部件.它包含逻辑类或实现类的有关信息.部件图有助于分析和理解部件之间的相互影响程度.配置图定义系统中软硬件的物理体系结构.它可以显示实际的计算机和设备(用节点表示)以及它们之间的连接关系,也可显示连接的类型及部件之间的依赖性.在节点内部,放置可执行部件和对象以显示节点跟可执行软件单元的对应关系.从应用的角度看,当采用面向对象技术设计系统时,首先是描述需求;其次根据需求建立系统的静态模型,以构造系统的结构;第三步是描述系统的行为.其中在第一步与第二步中所建立的模型都是静态的,包括用例图、类图(包含包)、对象图、组件图和配置图等五个图形,是标准建模语言UML的静态建模机制.其中第三步中所建立的模型或者可以执行,或者表示执行时的时序状态或交互关系.它包括状态图、活动图、顺序图和合作图等四个图形,是标准建模语言UML的动态建模机制.因此,标准建模语言UML的主要内容也可以归纳为静态建模机制和动态建模机制两大类.
常见决策树分类算法都有哪些
在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。1.C4.5算法C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。2.CLS算法CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。3.ID3算法ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。ID3算法结构简单、学习能力强、分类速度快适合大规模数据分类。但同时由于信息增益的不稳定性，容易倾向于众数属性导致过度拟合，算法抗干扰能力差。3.1.ID3算法的优缺点ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。3.2.ID3算法的核心思想根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性，并根据该属性的不同取值生成决策树的分支，再对子集进行递归调用该方法，当所有子集的数据都只包含于同一个类别时结束。最后，根据生成的决策树模型，对新的、未知类别的数据对象进行分类。在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容，包括有很多种算法。从中我们不难发现决策树的算法都是经过不不断的改造趋于成熟的。所以说，机器学习的发展在某种程度上就是由于这些算法的进步而来的。
C++容器类是什么意思
容器，就是能装其它东西的东西。（貌似很绕嘴）类，这是C++的基本概念，不解释了。容器类就是写一个类，它的作用是个容器。C++STL中提供很多容器类，比如Vector,Set,Map,Pair，List等等。这些容器可以装载很多同类型的元素。具体请参看《C++STL》和《effectiveSTL》
常用的网站模板有哪些类型
您好。海站格为您解答：按照大类分：个人网站模板和企业网站模板企业模板按照用途又分为：展示型模板营销型模板功能性模板还有按照行业分的，其他都有回答了。