机器学习之信息熵
1. (1)熵的概念的引入，首先在热力学中，用来表述热力学第二定律。由玻尔兹曼研究得到，热力学熵与微 观状态数目的对数之间存在联系，公式如下： 信息熵的定义与热力学熵的定义虽然不是一个东西，但是有一定的联系，熵在信息论中表示随机变量不确定度的度量。一个离散随机变量X与熵H(X ...
原文：每日一个机器学习算法——信息熵
定义 直观解释 信息熵用来衡量信息量的大小 若不确定性越大，则信息量越大，熵越大 若不确定性越小，则信息量越小，熵越小 比如A班对B班，胜率一个为x，另一个为 x 则信息熵为 xlogx x log x 求导后容易证明x 时取得最大，最大值为 也就是说两者势均力敌时，不确定性最大，熵最大。 应用 数据挖掘中的决策树。 构建决策树的过程，就是减小信息熵，减小不确定性。从而完整构造决策树模型。 所以 ...
2014-09-13 19:20 1 20121 推荐指数：
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