信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
参考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 参考文档见：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X携带的信息量。 信息量越大（值变化越多），则越不确定，越不容易被预测 ...
原文：信息增益（information gain)
信息增益是随机森林算法里面的一个很重要的算法，因为我们在选择节点的特征项的时候，就要通过信息增益或者是信息增益率来选择。这里先理解信息增益。 什么是信息增益呢 信息增益 Kullback Leibler divergence 又称information divergence，information gain，relative entropy 或者KLIC，其实在有些书中叫做相对熵，但是理解起相对熵 ...
2013-01-14 20:23 0 2941 推荐指数：
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