機器學習（二）-信息熵，條件熵，信息增益，信息增益比，基尼系數
一、信息熵的簡介 2.1 信息的概念 信息是用來消除隨機不確定性的東西。對於機器學習中的決策樹而言，如果待分類的事物集合可以划分為多個類別當中，則第k類的信息可以定義如下： 2.2 信息熵概念 信息熵是用來度量不確定性，當熵越大，k的不確定性越大，反之越小。假定當前樣本集合D中第k類 ...
原文：[機器學習]信息&熵&信息增益
關於對信息 熵 信息增益是信息論里的概念，是對數據處理的量化，這幾個概念主要是在決策樹里用到的概念，因為在利用特征來分類的時候會對特征選取順序的選擇，這幾個概念比較抽象，我也花了好長時間去理解 自己認為的理解 ,廢話不多說，接下來開始對這幾個概念解釋，防止自己忘記的同時，望對其他人有個借鑒的作用，如有錯誤還請指出。 信息 這個是熵和信息增益的基礎概念，我覺得對於這個概念的理解更應該把他認為是一用名 ...
2015-06-16 21:08 1 27398 推薦指數：
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信息熵與信息增益
1.信息熵：信息熵就是指不確定性，熵越大，不確定性越大 2.關於信息增益： 信息增益是針對一個一個的特征而言的，就是看一個特征t，系統有它和沒它的時候信息量各是多少，兩者的差值就是這個特征給系統帶來的信息量，即增益。系統含有特征t的時候信息量很好計算，就是剛才的式子，它表示的是包含 ...
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決策樹(一)：原理&熵&條件熵&信息增益
1.決策樹思想：以信息增益作為指標，得出最高效的一種決策方案，可用於回歸或者分類問題。【由if-else演化而來，后續可發展成機器學習中的隨機森林算法】 2.決策樹指標： 香農：消除隨機不確定性的東西。 信息熵：定量表示（某種事物）隨機不確定性的大小。 樣本：假設一個人身上有四種 ...
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參考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 參考文檔見：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X攜帶的信息量。 信息量越大（值變化越多），則越不確定，越不容易被預測 ...
信息增益算法
了。。。 在信息增益算法當中關鍵要求的是條件熵，即固定特征t之后系統的熵，公式如下 代碼如下 ...
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