作者：忆臻链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/161732605来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 首先我们要区分信息量和信息熵的区别。 下面根据我的理解一步一步引出信息熵及其公式的来源： 信 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-07-10 23:36:10
阅读次数：
112
1.信息熵 2.相对熵 3.互信息 4.交叉熵及深度学习的应用 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-07-01 20:10:18
阅读次数：
139
That transfer of information, from what we don’t know about the system to what we know, represents a change in entropy. Insight decreases the entropy ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-21 13:56:54
阅读次数：
136
在机器学习算法（如二叉树）、特征选择（互信息）中经常用到熵的概念，信息熵的概念以及介绍网上有很多，这里主要做一个直观的介绍。 1. 信息的度量 2. 信息熵 一、 信息量 常常把消息中有意义的内容成为信息。我们常常说，某人说的某句话信息量很大，具体在信息论中，其实指的是他说的这句话消除的不确定性多。 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-05-17 00:43:49
阅读次数：
244
决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法, 其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树,到叶子节点处的熵值为零, 此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 决策树三种生成算法 回归树: 平方误差 最小 的准则 分类树: 基尼系数 最小的准则 最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-05-15 16:28:02
阅读次数：
271
本篇以信息增益最大作为最优化策略来详细介绍决策树的决策流程。 首先给定数据集，见下图 注：本数据来源于网络 本篇将以这些数据作为训练数据（虽然少，但足以介绍清楚原理！），下图是决策树选择特征的流程 (请原谅我的拍照技术) 图中entropy代表决策树在根节点处的信息熵，Entropy(age)表示用 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-05-14 22:19:17
阅读次数：
235
信息熵： 1. 热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 2. ；两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和 3. 在信源中，考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。 对于当个符号，它的概率为p时，... ...
分类：
其他好文 时间：
2017-05-12 00:05:09
阅读次数：
390
ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性（或不确定性）的度量指标。假如事件A的全概率划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn)。那信息熵定义为： 通常以2为底数。所以信息熵的单位是bit。 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-05-06 19:56:39
阅读次数：
339
利用ID3算法来判断某天是否适合打网球。 （1）类别属性信息熵的计算由于未分区前，训练数据集中共有14个实例， 其中有9个实例属于yes类（适合打网球的），5个实例属于no类（不适合打网球）， 因此分区前类别属性的熵为： （2）非类别属性信息熵的计算，若先选择Outlook属性。 （3）Outloo ...
分类：
编程语言 时间：
2017-04-23 00:52:17
阅读次数：
572
? 熵、互信息? 决策树学习算法 ? 信息增益 ? ID3、C4.5、CART? Bagging与随机森林? 提升 ? Adaboost/GDBT ? 熵、互信息 熵是对平均不确定性的度量。 平均互信息：得知特征Y的信息而使得对标签X的信息的不确定性减少的程度。描述随机变量之间的相似程度。（条件熵、 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-03-25 23:55:25
阅读次数：
452
