Публикации по теме 'entropy'


Энтропия и условная энтропия
Одним из терминов, которые обычно используются в областях, связанных со статистикой, является энтропия. Он играет важную роль во многих областях, связанных с данными, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и обработка естественного языка (или, сокращенно, NLP ). Например, он используется для разделения узлов в алгоритме дерева решений. Вы можете иметь представление о связи двух или более функций в наборе данных. Таким образом, вы извлекаете информацию о зависимости..
Энтропия; Метод для науки о данных и машинного обучения
Энтропия, я впервые познакомился с этим термином, изучая законы термодинамики на уроках химии и физики в старшей школе, и он всегда меня смущал, по крайней мере, до недавнего времени. Это хорошее время для отказа от ответственности: вам не нужны знания в области химии, физики или любой другой области, связанной с наукой, чтобы понять энтропию. Чтобы начать работу с энтропией и ее применением в науке о данных и машинном обучении, мы должны сначала объяснить, что такое энтропия. Что..
Концепция энтропии: фундаментальный элемент теории информации
Энтропия — это мера неожиданности или неопределенности, связанная со случайной величиной. В более общем смысле он определяет количество информации о событии или случайной величине в целом. Для дискретной случайной величины X с функцией массы вероятности (pmf) p (X = x) = p (x) энтропия формально определяется как: Лучший способ выразить приведенное выше уравнение состоит в том, что энтропия — это средневзвешенное значение информации (логарифмический член) , связанной с отдельными..
Простое объяснение энтропии и прироста информации | Классификация дерева решений | Машина…
Что такое энтропия и прирост информации? и как они используются для принятия решения о том, какой атрибут следует выбрать в качестве узла принятия решения? В Алгоритме классификации дерева решений классификация выполняется путем разбиения набора данных на набор ветвей на основе узлов решений, которые определяют, куда идти или каков будет результат. Увидев изображение выше, вы можете спросить: «Как алгоритм дерева решений решает, где разделить?» или «Как он выбирает лучший атрибут..
Энтропия и получение информации
Когда мы говорим о деревьях решений, два термина часто пересекаются: «Энтропия» и «Прирост информации», конечно, большинство претендентов на машинное обучение и инженеров будут иметь некоторое представление об этих терминах. Главный вопрос здесь: «Почему они важны?» если мы сможем ответить на этот один вопрос, то все остальное будет легкой прогулкой. Начнем с простого дерева решений. Дерево решений Простое дерево решений имеет два узла и один корень, в биологических деревьях,..
Энтропия объяснила
Энтропия объяснила Что такое энтропия и зачем ее использовать? Энтропия, первоначально понятие из термодинамики, должно было сказать физикам, насколько много беспорядка в системе. Практики машинного обучения, должно быть, тогда приняли эту идею из-за ее способности классифицировать данные на неконтролируемом фронте (конечно, ее можно использовать в контролируемых ситуациях, таких как деревья решений). Итак, что делает энтропия? Что ж, он может количественно определить степень..
Древовидные алгоритмы — Дерево решений и случайный лес
Узнайте о двух древовидных алгоритмах: дереве решений и случайном лесу. Дерево решений Алгоритм деревьев решений — это непараметрический древовидный алгоритм, используемый для классификации и регрессии под названием контролируемое обучение машинного обучения. Что значит непараметрический и параметрический? Параметрические алгоритмы могут генерировать предположения, которые значительно упрощают процесс обучения данных, которые они будут обрабатывать, и таким образом они могут..