每日一个机器学习算法——信息熵
1 定义 2 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1-x 则信息熵为 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求导后容易证明x=1/2时取得最大，最大值 ...
原文：机器学习之信息熵
. 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 的定义为： 为了便于理解，举个例子：直觉上，信息量等于传输该信息所用的代价，这个也是通信中考虑最多的问题。比如说：在赌马比赛中， ...
2019-01-14 14:29 0 767 推荐指数：
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