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大資料開發常用演算法

1.樹:決策樹(決策樹)是在已知各種情況發生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取淨現值的期望值大於等於零的概率,評價專案風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹,故稱決策樹。在機器學習中,決策樹是一個預測模型,他代表的物件屬性與物件值之間的一種對映關係。熵=系統的凌亂程度,使用演算法ID3,C4.5和C5.0生成樹演算法使用熵。這一度量是基於資訊學理論中熵的概念。

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