每日一個機器學習算法——信息熵
1 定義 2 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1-x 則信息熵為 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求導后容易證明x=1/2時取得最大，最大值 ...
原文：機器學習之信息熵
. 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 的定義為： 為了便於理解，舉個例子：直覺上，信息量等於傳輸該信息所用的代價，這個也是通信中考慮最多的問題。比如說：在賭馬比賽中， ...
2019-01-14 14:29 0 767 推薦指數：
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