人工智能導論（1）——基本的決策樹算法ID3
實驗要求 有27個訓練樣本數據，每一個樣本的屬性表爲{Age sex region income married children car mortgage}，並作了以下的預處理： Age:30歲如下標記爲「1」；30歲以上50歲如下標記爲「2」；50歲以上標記爲「3」。 Sex：FEMAL—-「1」；MALE—-「2」 Region：INNER CITY—-「1」； TOWN—-「2」； RUR
相關文章
- 1. 人工智能算法—決策樹
- 2. 1.決策樹（decision tree）算法（ID3）
- 3. 決策樹之ID3算法
- 4. 決策樹算法：ID3
- 5. 決策樹算法之ID3
- 6. 決策樹---ID3算法
- 7. 決策樹 ID3算法
- 8. 決策樹--ID3算法
- 9. 決策樹（一）ID3算法
- 10. 決策樹（ID3算法）
- 更多相關文章...
- • Lua 基本語法 - Lua 教程
- • C# 基本語法 - C#教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 人工智能算法—決策樹
- 2. 1.決策樹（decision tree）算法（ID3）
- 3. 決策樹之ID3算法
- 4. 決策樹算法：ID3
- 5. 決策樹算法之ID3
- 6. 決策樹---ID3算法
- 7. 決策樹 ID3算法
- 8. 決策樹--ID3算法
- 9. 決策樹（一）ID3算法
- 10. 決策樹（ID3算法）