常见决策树分类算法都有哪些
在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。
1.C4.5算法
C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。
2.CLS算法
CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
3.ID3算法
ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。ID3算法结构简单、学习能力强、分类速度快适合大规模数据分类。但同时由于信息增益的不稳定性，容易倾向于众数属性导致过度拟合，算法抗干扰能力差。
3.1.ID3算法的优缺点
ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。
3.2.ID3算法的核心思想
根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性，并根据该属性的不同取值生成决策树的分支，再对子集进行递归调用该方法，当所有子集的数据都只包含于同一个类别时结束。最后，根据生成的决策树模型，对新的、未知类别的数据对象进行分类。
在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容，包括有很多种算法。从中我们不难发现决策树的算法都是经过不不断的改造趋于成熟的。所以说，机器学习的发展在某种程度上就是由于这些算法的进步而来的。
谁能给我解释一下md5明文，密文，harsh，值，是什么意思md5是一种算法我知道，他是属于什么加密方式呢
详细的自行百度百科或其他百科;
这里就简单说一下: MD5, 信息摘要算法第五版(Message Digest Algorithm 5); 目前流行的一种hash算法(散列函数算法);
标准MD5加密后是一个128bit的序列, 常见的是其32位HEX值, 还有一些是16位的, 这个是将32位MD5密文截去首尾8位得到的.
因为其算法特性, MD5算法为不可逆算法, 也就是说知道其加密函数f(x)=y, 找不到逆函数与之对应, 从理论上来说, 知道密文是不能还原为明文的.
MD5破解: 首当其冲的是暴力破解; 这个很好理解, 穷举明文并根据明文计算密文; 相当于建立庞大的数据库查询系统; 第二个, 根据鸽笼原理, 用有限集表示无限集, 必定会有有限集中的某个元素对应了无限集中的多个元素, 根据这个, 有了MD5的碰撞破解(前缀构造, 后缀构造, 杂凑碰撞等等).
最后回答问题: MD5明文: 这个可以是一串可见字符串, 一个文件等等; MD5密文: 即使用MD5算法对某文件加密后得到的128bit序列; hash, 哈希或者叫散列, 自行百度吧; 值, 我不知道你这个值指的什么. MD5的加密方式: 这个你问的太笼统不好回答, 简单来说就是hash算法, 不可逆加密.
接触过的Nginx的负载均衡算法有哪些
Nginx 官方默认的几种负载均衡的算法
①Round-Robin RR轮询（默认） 一次一个的来（理论上的，实际实验可能会有间隔）
②weight 权重 权重高多分发一些 服务器硬件更好的设置权重更高一些
③ip_hash 同一个IP，所有的访问都分发到同一个web服务器
第三方模块实现的调度算法 需要编译安装第三方模块
④fair 根据后端服务器的繁忙程度 将请求发到非繁忙的后端服务器
⑤url_hash 如果客户端访问的url是同一个，将转发到同一台后端服务器
看你在学习Nginx的知识，推荐你去看黑马程序员视频库，里面有它的学习视频，讲解的很详细哦！
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