关于人工智能领域ID3算法分析.doc
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1、关于人工智能领域ID3算法分析前言:人工智能机器学习有关算法内容,人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下ID3算法。Hunt、Marin、和 Stone于1966年研制了一个概念学习系统CLS, 可以学习单个概念,并用此学到的概念分类新的实例。John Ross Quinlan(悉尼大学)于1983年研制了ID3算法。ID3算法是决策树的一种,它是基于奥卡姆剃刀原理的,即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。ID3(IteraTIve Dichotomiser 3),即迭代
2、二叉树3代,该算法是一种贪心算法,用来构造决策树【请参加人工智能(23)】。ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例。ID3算法核心:ID3算法核心是信息熵。ID3算法通过计算每个属性的信息增益,认为信息增益高的是好属性,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,重复这个过程,直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。ID3算法本质:在信息论中,期望信息越小,那么信息增益就越大,从而纯度就越高。ID3算法本质是以信息增益来度量属性的选择
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