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關於決策樹的特徵選擇, 信息量/信息熵/相對熵/交叉熵的例子
時間 2020-01-18
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說到決策樹,必須瞭解信息熵。html 在沒有接觸機器學習以前,知道熵這個概念:描述事務的混亂程度。 (固然,有更準確的或不一樣維度的定義,好比 能量中不能用來作功的部分) 若是沒有外力,世界老是在熵增。 好比氣體擴散後不可能本身縮回去。 而換個角度想,咱們老是想去作一些事,讓熵減。一個亂糟糟堆滿各式各樣東西的桌子,若是付出時間和力氣,把它整理得乾乾淨淨分門別類, 那它就從熵多到熵少了。 相似地,
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