Skip to Content
Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen
book

Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen

by Toby Segaran
February 2008
Intermediate to advanced
400 pages
10h
German
O'Reilly Verlag
Content preview from Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen

Rekursiver Aufbau des Baums

Um herauszufinden, wie gut ein Attribut ist, berechnet der Algorithmus zunächst die Entropie der Gesamtgruppe. Dann teilt er die Gruppe an den möglichen Werten jedes Attributs auf und berechnet die Entropie der beiden neuen Gruppen. Um herauszufinden, welches Attribut das beste zur Unterteilung ist, wird der Informationsgewinn (Information Gain) berechnet. Der Informationsgewinn ist der Unterschied zwischen der aktuellen Entropie und dem gewichteten Durchschnitt der Entropiender beiden neuen Gruppen. Der Algorithmus berechnet den Informationsgewinnfür jedes Attribut und wählt das mit dem höchsten Gewinn aus.

Nachdem die Bedingung für den Wurzelknoten ausgewählt wurde, erstellt der Algorithmus zwei Zweige, die dem Ergebnis ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Algorithmen kapieren -- Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code

Algorithmen kapieren -- Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code

Aditya Y. Bhargava

Publisher Resources

ISBN: 9783897217805