信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
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 ...
原文：信息熵與信息增益
.信息熵：信息熵就是指不確定性，熵越大，不確定性越大 .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，它表示的是包含所有特征時系統的信息量。 問題是當系統不包含t時，信息量如何計算 我們換個角度想問題，把系統要做的事情想象成這樣：說教室 ...
2017-12-10 13:29 0 1152 推薦指數：
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