文章目录ID3算法的决策树的实现--python几个基础的概念用python实现一个实例ID3算法的决策树的实现–python几个基础的概念信息熵或者熵在信息论与概率统计中，熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量。设X是一个有限的离散随机变量，其概率分布为P(X=xi)=pi,i=1,2,...,nP(X=x_i)=p_i,i=1,2,...,nP(X=xi​)=pi​,i=1,2,..

文章目录写在前面ID3算法的决策树的实现--python几个基础的概念用python实现一个实例写在前面刚开始学习机器学习，深度学习这一块，觉得有必要动手写一下，当然python里面已经有很成熟的包可以做到这些事情，我主要是了解其中的原理，参考了别人的文章https://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/65697652，例子使用也是该文章中的，主

ggplot 绘制散点图并添加拟合曲线

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link 作者：等待是一种选择 https://www.bilibili.com/read/cv16415980/ 出处：bilibili