信息增益准則選擇最優特征 父節點的熵是經驗熵H(D) 子節點的熵是划分后集合的經驗熵H(D) 父節點的熵大於子節點的熵 熵越大,不確定性越大 ...
一.熵 自然界中的熵: 自封閉系統的運動總是倒向均勻分布: .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了,這個事件的信息量就很少。 .熵:自信息的期望 熵是對平均不確定性的度量. 熵的理解:熵其實定義了一個函數 概率分布函數 到一個值 信息熵 的映射:P ...
2016-02-20 15:22 0 3628 推薦指數:
信息增益准則選擇最優特征 父節點的熵是經驗熵H(D) 子節點的熵是划分后集合的經驗熵H(D) 父節點的熵大於子節點的熵 熵越大,不確定性越大 ...
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 ...