整理一下这几个量的计算公式，便于记忆 采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题，因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5。需要注意的是，增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好，为了解决这个问题，C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性，而是之前 ...

总是很容易忘记一些专业术语的公式，可以先理解再去记住 1.信息熵（entropy） 反正就是先计算每一类别的占比，然后再乘法，最后再将每一类加起来 其中distribution()的功能就是计算一个series各类的占比 2.基尼系数（GINI ...

引言 今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息熵是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《JinPingMei ...

最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码 ...

1. 信息熵 1.1 信息熵的数学本质 一个随机变量或系统所包含信息量的数学期望 1.2 信息熵的物理意义（信息论解释） 对随机变量的所有取值进行编码所需的最短编码长度 消除随机变量的不确定性所需的最短编码长度即为信息熵 1.3 随机变量X的熵： \(H(X ...

最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码 ...

一、通俗解释 熵是衡量“信息量“大小的一个数值。什么叫”信息量“？举个例子。 假设你现在玩一个猜硬币正反面的游戏，有个人扔一次硬币，你猜正反面，猜对了可以拿100块钱，猜错了就没有钱。 现在有一个能预知未来的人，他知道本次抛硬币的结果，并且他愿意告诉你，只要你给他一定数量的钱 ...

1. 算法背景介绍 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个 ...