机器学习中的两个概念： 信息熵 和基尼不纯度
1、信息熵： 一个随机变量 X 可以代表n个随机事件，对应的随机变为X=xi, 那么熵的定义就是 X的加权信息量。 H(x) = p(x1)I(x1)+...+p(xn)I(x1) = p(x1)log2(1/p(x1)) +.....+p ...
原文：不纯度、基尼系数、信息熵等
什么是机器学习 机器学习：简单来说就是机器通过一系列任务从经验 数据 中学习并且评估效果如何。 机器学习中很多地方都要根据目前的信息做出决策，信息熵主要是反应信息的不确定性，他的一个很重要的作用就是做决策时提供一定的判断依据，比如决策树根据熵来往下设置分支。 信息上实际反应的是一个信息的不确定度。在一个随机事件中，某个事件发生的不确定度越大，熵也越大，那么我们要搞清楚所需要的信息越多。 那么信息熵 ...
2021-04-17 11:24 0 384 推荐指数：
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