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Datawhale 吃瓜教程 Task03打卡

ID3决策树 自信息 \[I(x)=-log_bp(x) \]可以先把自信息理解成跟米，公顷一样的一种单位，不必在这纠结 信息熵 度量随机变量 \(X\)的不确定性，信息熵越大越不确定 \[H(x) = E[I(X)] = -\sum_xp(x)log_bp(x)\tag{以离散型为例} \] 在计算时约定 如果 p(x) = 0 ，则 \(p(x)log_bp(x)=0\)

决策树

对决策树分类算法当中的某一个算法进行论述并进行实例讲解其过程 什么是决策树： 所谓决策树，就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。树的最高层是就是根节点。 决策树的学

ML 信息熵

熵 熵的本质是一个系统内在的“混乱程度”系统内部越混乱熵越大 信息熵 描述信息的“混乱程度”信息越混乱熵越大 人类语言信息熵 举例 信息A：无大就吗一贴句哦 信息B：我想要吃海天盛筵 信息A和信息B谁的熵大： 信息A直观很混乱，所以信息A的信息熵>信息B的信息熵混乱

信息熵 交叉熵 KL散度

信息量 事件A发生的信息量： \[I(A) = -\log_2(P(A)) \]这样定义有以下好处： 概率越小的事件发生，带来的信息量就越大。 相互独立的事件A,B同时发生，信息量为A、B单独发生时信息量的和： \[\begin{align} I(AB) =&& -\log_2(P(AB)) \\ =&& -\log_2(P(A)P(B)) \\ =&& -

Topsis

1.层次分析法（AHP） AHP=The analytic hierarchy process 其主要用于解决 评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀） 1.1 idea 把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上，从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。在许多情况下

SKlearn

SKlearn 深度学习 Sklearn简述决策树1、概述1.1 基本概念和解决问题1.2 sklearn 中决策树 2. DecisionTreeClassifier 分类树2.1 重要参数2.1.1 criterion2.1.2 建立树： Sklearn简述 scikit-learn ， 又写作 sklearn ，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包，它通过 Nu

浅析决策树的生长和剪枝

简述： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测

Python深度学习：机器学习理论知识，包含信息熵的计算（读书笔记）

今天这一篇，我们正式接触深度学习的理论基础—机器学习 第二篇 一、机器学习分类二、机器学习的基本算法三、算法的理论基础1、机器学习的基础理论-----函数逼近2、回归算法3、其他算法----决策树 一、机器学习分类 1、基于学科分类 统计学、人工智能、信息论、控制理论

机器学习笔记十：各种熵总结

一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢? 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,因为反正

关于信息熵的知识整理

1、我没有学过信息论，但学过信息安全相关的知识。第一次接触到信息熵，是计网的物理层的编码解码过程，老师只是简单地提了熵的公式，大概解释了这个公式是怎么来的，后面再听到这个概念，已经是密码学的课程了。因为近期用到这方面的知识，整理一下。之后有用到新的知识会再次添加的。 参考 信

Python一些可能用的到的函数系列85 计算熵

说明 信息熵用于评估信息的混乱程度，也可以理解为某个分布的不均匀性（越不均匀熵越小，信息含量越高） 内容 import numpy as np # 计算序列的信息熵 def cal_entropy_arr(some_arr): some_arr = np.array(some_arr) value,counts = np.unique(some_arr, return_counts

「机器学习算法的数学解析与Python实现」决策树分类算法

决策树分类：用if-else进行选择 目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。 决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这一类算法，基本原

基础决策树算法

（原创）本文讨论机器学习的基础的决策树算法 1.预备知识：信息度量的相关量 （1）信息熵 使用信息熵来度量信息的不确定性信息熵的数学式为： 加和 -plogp，熵越大，不确定性越大 （2）信息增益，某特征下信息增益 = 原熵 - 按特征A分割后的熵信息增益越大的，说明对不确定性的削弱越高，那么应该优先该特征

数据挖掘之决策树

1.什么是决策树：     决策树是以树状结构表示数据分类的结果     非叶子结点代表测试的条件。 分支代表测试的结果 2.如何构建决策树 ´1.信息熵（informationentropy）：是度量样本集合纯度最常用的一种指标    2.基尼系数（gini）：是度量样本集合不确定性指标。（基尼指数与熵可近似

【人工智能导论：模型与算法】信息熵 交叉熵

【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。   交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。   信息熵：表示随机变量的不确定性。 条件熵

信息熵，交叉熵,相对熵

参考链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/577936758 信息熵：通过度量信息，来描述信息熵。 概率描述的是事件发生的确定性，熵表示的是事件发生的不确定性。 选取抛硬币这一不确定性事件作为度量，信息熵是1bit(两种等概率的可能，用bit来描述） （1）等可能事件： 通过对不确

决策树思想步骤讲解和常见决策树方法的区别（超级易懂！）

决策树 决策树算法也算是听过很多遍的算法了，关于那个怎么选择对象的例子也听了许多遍，但是之前一直理解不够深刻，满脑子能够记住的只有那个树的形状和知道要分数据。可是对于怎么分数据，为什么分数据，一些常见的词（信息熵、信息增益、基尼系数）和算法都是什么样子的都不是很清楚。

信息熵、相对熵与交叉熵

目录 1. 信息熵2. 相对熵3. 交叉熵4. 交叉熵与softmax 1. 信息熵   熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。信息熵公式如下： H (

决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益率

决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性. 2 定义 增益率：增益率是用前面的信息增

信息 信息熵 信息增益

最近在学机器学习的相关内容，看到决策树这一块提到了信息增益等内容，在此做下笔记 信息&信息熵&信息增益 信息 所谓信息，引用香农的话，信息即消除不确定性的东西，十分形象 定义系统\(X\)，发生了事件\(x_i\)，其中\(i∈{0，1，2，···，n}\) 则从事件\(x_i\)中可以得到的信息量为 \(I(x_i)=-log_2

数字视频编码技术学习：熵编码

熵编码：原书给了一个定义是这样的—>熵编码是视频编码系统必不可少的一个关键环节，它负责利用信息熵原理进行数据的最终压缩。 这里明显是有两个概念在里面，信息熵、熵，初看这样的文字确实不明白，看来需要从基础概念学习起了。 对物理学有了解的人应该都大概知道一点熵，于是去查阅

tensorflow2.0---交叉信息熵

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np y_ = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]]) y = np.array([[12, 3, 2], [3, 10, 1], [1, 2, 5], [4, 6.5, 1.2], [3, 6, 1]]) y_pro = tf.nn.softmax(y) loss_ce1 = tf.l

决策树Decision Tree

信息熵 H ( X ) = ∑ x

机器学习-信息熵

熵        熵是信息论中的一个基本概念，也称香农熵或信息熵，它衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。     考虑随机变量取某一特定值所包含的信息量大小，假设随机变量X取值x的概率为p(x), 取这个值的概率很小而它又发生了，则包含的信息量大。 考虑下

2021-07-22

机器学习——决策树 决策树什么是决策树？解决什么问题？决策的过程决策树的构造信息熵条件熵信息增益ID3决策树信息增益率C4.5决策树基尼值基尼指数CART决策树CART决策树的实际构造算法样本的连续与缺失值多变量决策树总结 决策树 什么是决策树？解决什么问题？ 基于树结构进行