归一化(softmax)、信息熵、交叉熵
机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下： 一、归一化 把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的高度几乎可以被忽略，所以为了方便比较，缩小他们的差距，但又能看出二者的大小关系，可以找一个方法进行 ...
原文：基于信息熵的数据离散化
准备数据 对该份数据进行离散化：新建DiscreteByEntropy类，然后初始化相关函数，并加载数据。对应如下基于信息熵的数据离散化 新建类并加载数据： 计算数据的信息熵 该步骤是计算数据的信息熵，是为下一步分割数据集做准备。对应如下基于信息熵的数据离散化 计算数据的信息熵 分割数据集 寻找一组数据最佳分割点的方法是：遍历所有属性值，数据按照该属性分割，使得平均熵最小。对应基于信息熵的数据离 ...
2020-10-05 10:56 2 1235 推荐指数：
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