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    【数据挖掘】决策树中根据 信息增益 确定划分属性 ( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 )

    信息增益 计算公式 已知条件 VI . 信息增益 总熵 计算公式 VII . 信息增益 每个属性的熵 计算公式 VIII . 信息增益 计算公式 IX . 信息增益计算 案例 X ....信息 和 熵 : 涉及 信息论 的知识点 , 建议有空就去 B站 刷一下信息论课程 ; ① 信息 与 熵 的关系 : 信息 会 消除 熵 , 熵 代表了不确定性 , 信息用来消除不确定性 ; ② 信息增益...信息增益 计算公式 已知条件 ---- 1 ....公式解析 : ① 加和式 : 这是一个 1 到 m 的加和式 ; ② 比值权重 : \frac{s_i}{s} 表示第 i 个样本数 ( s_i ) 与 总样本数 ( s ) 比值...计算公式使用 : 根据上述公式 , 计算出每个属性的信息增益 , 递归选取信息增益最大的作为树根 ; 2 .

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    循环神经网络(RNN)详解-计算公式推导

    RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a:上一个时间步的激活值(activate value) x :第x个输入(一句话中第x个字) y:第y个输出(预测值) Waa:与激活值进行计算的参数...其中第一个a是指当前参数是计算a(激活值)的,第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算 Wax:与输入进行计算的参数。...其中第一个a是指当前参数是计算a(激活值)的,第二个x是指与输入值x进行运算 Wya:与激活值运算的参数,得到的记过为y。...其中第一个y是指当前参数是计算输入值y的,第二个a是指与激活值a进行运算 公式 图片 大白话:1....公式1:c是记忆细胞,与RNN中的a相同。公式2:cc是候选记忆细胞,即新的需要记忆的值。

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