機器學習中的兩個概念： 信息熵 和基尼不純度
1、信息熵： 一個隨機變量 X 可以代表n個隨機事件，對應的隨機變為X=xi, 那么熵的定義就是 X的加權信息量。 H(x) = p(x1)I(x1)+...+p(xn)I(x1) = p(x1)log2(1/p(x1)) +.....+p ...
原文：不純度、基尼系數、信息熵等
什么是機器學習 機器學習：簡單來說就是機器通過一系列任務從經驗 數據 中學習並且評估效果如何。 機器學習中很多地方都要根據目前的信息做出決策，信息熵主要是反應信息的不確定性，他的一個很重要的作用就是做決策時提供一定的判斷依據，比如決策樹根據熵來往下設置分支。 信息上實際反應的是一個信息的不確定度。在一個隨機事件中，某個事件發生的不確定度越大，熵也越大，那么我們要搞清楚所需要的信息越多。 那么信息熵 ...
2021-04-17 11:24 0 384 推薦指數：
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