决策树ID3算法Python实现

参考西瓜书第4章编写,并用graphviz实现可视化。

BP神经网络算法 matlab实现

根据西瓜书5.3编写。

熵值法用于特征剔除

熵是对不确定性的一种度量,信息量越大,不确定性越小,熵越小。当用熵值判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。

熵值越小,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响 (即权重) 越大。

SVD奇异值分解及应用

特点

  • 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果
  • 缺点:数据的转换可能难以解释
  • 适用于数值型数据
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