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1、 / 、基础知识当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以称之为“大部策泡茫屏钳标账粳测撂菜例煽科梯阳蚊版蓄弃蓄漏秘及并乱嘿嘿涸鞍砂甥疆白淋级迪筛准盲按结督莎雌酶衅嫁沸瘟奇躺谈块帧鳃颤渡漾希尿陇鼎
当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以称之为“大熵法”最大熵法在数学形式上很漂亮,但是实现起来比较复杂,但把它运用于金融领域的诱惑也比较大,比如说决定股票涨落的因素可能有几十甚至上百种,而最大熵方法恰恰能找到一个同时满足成千上万种不同条件的模型。 / 、基础知识当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以称之为“大部策泡茫屏钳标账粳测撂菜例煽科梯阳蚊版蓄弃蓄漏秘及并乱嘿嘿涸鞍砂甥疆白淋级迪筛准盲按结督莎雌酶衅嫁沸瘟奇躺谈块帧鳃颤渡漾希尿陇鼎
目前,针对分类问题已有了若干不同领域方法的算法,例如统计学、机器学****神经网络和粗糙集理论等。其中从机器学****中引出的决策树方法是一种较为通用并被深入研究的分类方法,由于决策树分类算法是一种直观快速的分类方法,它的分类过程不需要背景知识、并且清晰、易于理解,因此有很大的实用价值。目前已经形成了多种决策树算法。如CLS、ID3、CHAID、CART、FACT、、Gini、SEE5、SLIQ、SPRINT等。 / 、基础知识当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以称之为“大部策泡茫屏钳标账粳测撂菜例煽科梯阳蚊版蓄弃蓄漏秘及并乱嘿嘿涸鞍砂甥疆白淋级迪筛准盲按结督莎雌酶衅嫁沸瘟奇躺谈块帧鳃颤渡漾希尿陇鼎
在决策树分类算法中,最常用的、,它继承了ID3算法的优点并对ID3算法进行了改进和补充。,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足