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：信息熵与信息增益
.信息熵：信息熵就是指不确定性，熵越大，不确定性越大 .关于信息增益： 信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含所有特征时系统的信息量。 问题是当系统不包含t时，信息量如何计算 我们换个角度想问题，把系统要做的事情想象成这样：说教室 ...
2017-12-10 13:29 0 1152 推荐指数：
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