整理一下這幾個量的計算公式，便於記憶 采用信息增益率可以解決ID3算法中存在的問題，因此將采用信息增益率作為判定划分屬性好壞的方法稱為C4.5。需要注意的是，增益率准則對屬性取值較少的時候會有偏好，為了解決這個問題，C4.5並不是直接選擇增益率最大的屬性作為划分屬性，而是之前 ...

總是很容易忘記一些專業術語的公式，可以先理解再去記住 1.信息熵（entropy） 反正就是先計算每一類別的占比，然后再乘法，最后再將每一類加起來 其中distribution()的功能就是計算一個series各類的占比 2.基尼系數（GINI ...

引言 今天在逛論文時突然看到信息熵這個名詞，我啪的一下就記起來了，很快啊！！這不是我大一第一節信息資源管理概論課講到的第一個專業名詞嗎，信息熵我可熟了，章口就來，信息熵是負熵 .......淦，負熵又是啥。好家伙，一整門課的知識都還給老師了，只記得老師給我們大肆推薦的《JinPingMei ...

最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

1. 信息熵 1.1 信息熵的數學本質 一個隨機變量或系統所包含信息量的數學期望 1.2 信息熵的物理意義（信息論解釋） 對隨機變量的所有取值進行編碼所需的最短編碼長度 消除隨機變量的不確定性所需的最短編碼長度即為信息熵 1.3 隨機變量X的熵： \(H(X ...

最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

一、通俗解釋 熵是衡量“信息量“大小的一個數值。什么叫”信息量“？舉個例子。 假設你現在玩一個猜硬幣正反面的游戲，有個人扔一次硬幣，你猜正反面，猜對了可以拿100塊錢，猜錯了就沒有錢。 現在有一個能預知未來的人，他知道本次拋硬幣的結果，並且他願意告訴你，只要你給他一定數量的錢 ...

1. 算法背景介紹 分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。他是一種監管學習，所謂監管學習說白了很簡單，就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，那么通過學習得到一個 ...