发表评论取消回复
相关阅读
相关 信息熵、信息增益
关于信息熵、信息增益的一些思考 1.为什么信息熵越大,蕴含的信息量越多? 拿二分类问题来说,首先信息熵的公式是 Ent(D) = -(p\log\_2( p)+(
相关 机器学习:什么是困惑度?从信息熵和交叉熵谈起
一、前言 这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的,以及为什么这样计算是
相关 机器学习:什么是条件熵?
转自:[通俗理解条件熵][Link 1] 前面我们总结了信息熵的概念[通俗理解信息熵 - 知乎专栏][-],这次我们来理解一下条件熵。 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的
相关 【机器学习】熵(信息熵,联合熵,交叉熵,互信息)
机器学习中的各种熵,什么是熵?什么是交叉熵?什么是联合熵?什么是条件熵?什么是相对熵?它们的联系与区别是什么? 前言:你必须知道的信息论 1948年,数学家和电气工程师
相关 【机器学习】最大熵算法 整理
最大熵模型由最大熵原理推导实现 1.最大熵原理 最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模
相关 机器学习:信息熵理解
如果说概率是对事件确定性的度量、那么信息(包括信息量和信息熵)就是对事物不确定性的度量。信息熵是由香农(C.E.Shannon)在1948年发表的论文《通信的数据理论(
相关 机器学习之决策树熵&信息增量求解算法实现
此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S) = -PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算:
相关 详解机器学习中的熵、联合熵、条件熵、相对熵和交叉熵
原文地址:[https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html][https_www.cnblogs.com_kyrieng_p_8
还没有评论,来说两句吧...