機器學習之信息熵
1. (1)熵的概念的引入，首先在熱力學中，用來表述熱力學第二定律。由玻爾茲曼研究得到，熱力學熵與微 觀狀態數目的對數之間存在聯系，公式如下： 信息熵的定義與熱力學熵的定義雖然不是一個東西，但是有一定的聯系，熵在信息論中表示隨機變量不確定度的度量。一個離散隨機變量X與熵H(X ...
原文：每日一個機器學習算法——信息熵
定義 直觀解釋 信息熵用來衡量信息量的大小 若不確定性越大，則信息量越大，熵越大 若不確定性越小，則信息量越小，熵越小 比如A班對B班，勝率一個為x，另一個為 x 則信息熵為 xlogx x log x 求導后容易證明x 時取得最大，最大值為 也就是說兩者勢均力敵時，不確定性最大，熵最大。 應用 數據挖掘中的決策樹。 構建決策樹的過程，就是減小信息熵，減小不確定性。從而完整構造決策樹模型。 所以 ...
2014-09-13 19:20 1 20121 推薦指數：
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