一.熵 自然界中的熵: 自封閉系統的運動總是倒向均勻分布: 1.自信息: 信息: i(x) = -log(p(x)) a.如果說概率p是對確定性的度量 b.那么信息就是對不確定性的度量 c.當一個小概率事件發生了，這個事件的信息量很大；反之如果一個大概率事件發生 ...

　　熵，一個神奇的工具，用來衡量數據集信息量的不確定性。 　　首先，我們先來了解一個指標，信息量。對於任意一個隨機變量X，樣本空間為{X1,X2，...,Xn}，樣本空間可以這么理解，也就是隨機變量X所有的可能取值。如果在ML領域內，我們可以把Xi當做X所屬的某一個類。對於任意的樣本Xi（類Xi ...

寫在前面的話 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我寫的不好，請您告訴我，我會爭取寫的更加簡單易懂！ 如果您有任何地方看着不爽，請您盡情的噴，使勁的噴，不要命的噴，您的槽點就是幫助我要進步的地方！ 計算給定數據的信息熵 在決策樹算法中最重要的目的我們已經在前幾章說過了，就是根據信息論的方法 ...

的。另外，對於數據的基礎結構信息，它也是無能為力的。 另一種分類算法就是“決策樹算法”。對待一個數據，決策樹使 ...

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 ...

決策樹的實現太...繁瑣了。 如果只是接受他的原理的話還好說，但是要想用代碼去實現比較糟心，目前運用了《機器學習實戰》的代碼手打了一遍，決定在這里一點點摸索一下該工程。 實例的代碼在使用上運用了香農熵，並且都是來處理離散數據的，因此有一些局限性，但是對其進行深層次的解析有利於對於代碼的運作 ...

討論這個話題。本文想討論的是決策樹中兩個非常重要的決策指標：熵和基尼指數。熵和基尼指數都是用來定義隨機 ...

故事從一條小學數學題說起 "爸爸,熊貓為什么是3個不是11個" "寶貝,你還沒學二進制好嗎....." 以上故事純屬虛構,真實的對話其實是這樣的 "爸爸, 為什么3比4小" "寶貝，數一 ...