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決策樹和隨機森林(1)
時間 2021-01-09
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機器學習基本算法
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1.信息熵 (1).熵 熵代表隨機分佈不確定程度,熵越大,不確定越大。隨機變量X熵的定義如下: H ( X ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ) l o g p ( x i ) = − ∫ x p ( x ) l o g p ( x ) d x H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log\,p(x_i)=-\int_{x}p(x)log\,p(x
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