信息增益准则选择最优特征 父节点的熵是经验熵H(D) 子节点的熵是划分后集合的经验熵H(D) 父节点的熵大于子节点的熵 熵越大，不确定性越大 ...

　　熵，一个神奇的工具，用来衡量数据集信息量的不确定性。 　　首先，我们先来了解一个指标，信息量。对于任意一个随机变量X，样本空间为{X1,X2，...,Xn}，样本空间可以这么理解，也就是随机变量X所有的可能取值。如果在ML领域内，我们可以把Xi当做X所属的某一个类。对于任意的样本Xi（类Xi ...

写在前面的话 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我写的不好，请您告诉我，我会争取写的更加简单易懂！ 如果您有任何地方看着不爽，请您尽情的喷，使劲的喷，不要命的喷，您的槽点就是帮助我要进步的地方！ 计算给定数据的信息熵 在决策树算法中最重要的目的我们已经在前几章说过了，就是根据信息论的方法 ...

的。另外，对于数据的基础结构信息，它也是无能为力的。 另一种分类算法就是“决策树算法”。对待一个数据，决策树使 ...

1.决策树思想：以信息增益作为指标，得出最高效的一种决策方案，可用于回归或者分类问题。【由if-else演化而来，后续可发展成机器学习中的随机森林算法】 2.决策树指标： 香农：消除随机不确定性的东西。 信息熵：定量表示（某种事物）随机不确定性的大小。 样本：假设一个人身上有四种 ...

决策树的实现太...繁琐了。 如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。 实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作 ...

讨论这个话题。本文想讨论的是决策树中两个非常重要的决策指标：熵和基尼指数。熵和基尼指数都是用来定义随机 ...

故事从一条小学数学题说起 "爸爸,熊猫为什么是3个不是11个" "宝贝,你还没学二进制好吗....." 以上故事纯属虚构,真实的对话其实是这样的 "爸爸, 为什么3比4小" "宝贝，数一 ...