李航統計學習方法習題5.1

阿新 • • 發佈：2019-01-11

定義5.3（資訊增益比）特徵A對訓練資料集D的資訊增益比定義為其資訊增益與訓練資料集D關於特徵A的值的熵之比，即

其中，,n是特徵A的取值個數。（書本原定義）

習題5.1：根據表5.2所表示的訓練資料集，利用資訊增益比（C4.5演算法）生成決策樹。

由題意知：

由於的資訊增益比最大，所以選擇特徵作為根節點的特徵，得到

D1只有同一類的樣本點。

對於D2再計算資訊增益比得

選擇特徵A2作為D2的根節點

該決策樹只用了兩個特徵！與書本的例題相一致。

李航統計學習方法習題5.1

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1.1說明伯努利模型的極大似然估計以及貝葉斯估計中的統計學習方法三要素。伯努利模型是定義在取值為0和1的隨機變數上的概率分佈。假設觀測到的伯努利模型n次獨立資料生成結果，其中k次的結果為1，這時可以用極大似然估計或貝葉斯估計來估計結果為1的概率。

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