Публикации по теме 'entropy'
Изучение деревьев решений: преимущества, алгоритм и ограничения
Деревья решений строятся с использованием серии двоичных решений по входным функциям для прогнозирования целевой переменной.
Дерево решений состоит из корневого узла, внутренних узлов и конечных узлов. Корневой узел представляет весь набор данных, а каждый внутренний узел представляет решение, основанное на одном из входных признаков. Края дерева представляют возможные результаты каждого решения, а конечные узлы представляют прогнозируемый результат.
Алгоритм классификации дерева..
Энтропия в машинном обучении
Краткий обзор энтропии, кросс-энтропии и их полезности в машинном обучении
Энтропия - это знакомое понятие в физике, где она используется для измерения количества беспорядка в системе. В 1948 году математик Клод Шеннон расширил это понятие до теории информации в статье под названием Математическая теория коммуникации . В этой статье я дам краткое объяснение того, что такое энтропия, и почему она важна для машинного обучения.
Что такое энтропия?
Энтропия в теории информации..
Деревья классификации |Энтропия |Примесь Джини
Деревья классификации
Деревья регрессии используются для количественных данных. В случае качественных данных или категорийных данных мы используем деревья классификации. В деревьях регрессии мы разделяем узлы на основе критериев RSS, но в классификации это делается с использованием частоты ошибок классификации, примеси Джини и энтропии. Давайте разберемся в этих терминах подробно.
Энтропия
Энтропия — это мера случайности данных. Другими словами, это дает примесь, присутствующую в..
Вопросы по теме 'entropy'
Быстрые и безопасные случайные числа
Я искал более быструю альтернативу /dev/urandom , когда наткнулся на эта интересная информация:
Один хороший прием для создания очень хороших неслучайных, но почти случайных битов состоит в том, чтобы использовать энтропию /dev/random для...
1720 просмотров
schedule
23.07.2022
Вопрос реализации дерева решений C++: Think In Code
Я занимаюсь кодированием уже несколько лет, но до сих пор не освоил псевдокодирование и не додумывал что-то в коде. Из-за этой проблемы у меня возникли проблемы с выяснением того, что именно нужно делать при создании обучающего дерева решений.
Вот...
36322 просмотров
schedule
25.04.2024
расчет прироста информации для недискретных (непрерывных) данных
Я использую набор данных радужной оболочки. это недискретный набор данных. Я разделен на 3 метода равной ширины. но после этого не знаю что делать. Как рассчитать прирост информации для этого набора данных? Как рассчитать прирост информации для...
376 просмотров
schedule
27.02.2024