信息熵是信息论中的一个基础概念 (信息论是一个专门的领域)。信息熵表示的是随机变量的不确定度，简单来说，
一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有判别力的属性，把样例分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的属性进行划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决
Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the item's target value (represented in the leaves).
在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
b. 对m个待评测项目、n个属性，评价矩阵R.shape=(m, n)，则各属性
之前在【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）一期中， 我们提到了用熵来度量信息的不确定性和信息增益。今天我们来详细解读一下什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。 信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克劳修斯提出，其定义为：在一个可逆性程序里，被用在恒温的热的总数。宏观上，热力学熵主要用于研究热机，微观上，玻尔兹曼将其赋以统计学意义用以描述系统的混乱程度。而信息熵也称为香农熵
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。 本文要点在于演示Python字典和内置函数的用法。 from math import log from random import randint def informationEntropy(lst): #数据总个数 num = len(lst) #每个数据出现的次数 numberofNoRepeat = dict()
有一个房间，里面有 100 个人，每个人有 100 元。每过一会，每个有钱的人给随机的其他人 1 元，经过一段时间后，房间内的资金分配情况是怎样？
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 ID3是什么？ ID3算法是决策树的一种，基于奥卡姆剃刀原理，即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法( Iterative Dichotomiser 3)，迭代二叉树3代，是Ross Quinlan发明的一种决策树算法，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理，越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最小的树型结构，而是一个启发式算法。 在信息论中，期望信息越小，
在上一小节中介绍了一个新指标：信息熵。通过信息熵可以计算当前数据的不确定度。构建决策树时，初始状态下，根节点拥有全部的数据集。在根节点的基础上，根据划分后左右两个节点中的数据计算得到的信息熵最低为指标，找到一个合适的维度以及在这个维度上的一个阈值，然后根据找到的维度以及对应的阈值将在根节点中的全部数据集划分成两个部分，两个部分的数据分别对应两个不同的节点。对于两个新节点，再以同样的方式分别对两个新节点进行同样的划分，这个过程递归下去就形成了决策树。本小节主要通过代码来模拟使用信息熵作为指标的划分方式。
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》https://blog.csdn.net/Prepare...
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》<https://blog.csdn.net/Prepared/article/details/94864658>
一、简介 决策树是一类常见的机器学习方法，以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新数据进行分类，比如通过一组数据通过模型训练得到以下的决策树： 📷 二、理论 决策树学习的关键是如何选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高。 1、信息熵 熵定义为信息的期望值，在明晰这个概念之前，我们必须知道信息的定义。如果待分类的事 务可能划分在多个分类之中，则符号的信息定义为 其中是当前样本集合D中第i类样本所占
假设数据集有m行，即m个样本，每一行最后一列为该样本的标签，计算数据集信息熵的代码如下：
对于一个特定的领域而言，我们可能需要其相关的一些词语，这些词语可以用来进行分词、关键词提取、主题分析等。那么，如何去获得这些词语呢？本文接下来将通过斗破苍穹小说来介绍新词发现。
C4.5算法是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的决策树算法。它是由Ross Quinlan教授在1993年提出的，作为其早期ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法的一种扩展和改进。这个算法被设计用来将一个复杂的决策问题分解成一系列简单的决策，然后构建一个决策树模型来解决这个问题。
哈哈，迟来的源码，我把它放到GitHub上了：包含详细注释的树模型源码；包括决策树和随机森林，欢迎取用，欢迎讨论，欢迎star；
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 是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。
在系统流程图中，我们常常会构建决策树，例如上面的例子是一个简单的用于动物分类的专家系统，是一个典型的树状结构。 决策树通常用来处理数值型或标称型数据，它用来预测对象属性与对象值之间的关系。
python决策树算法的实现步骤 📷 步骤 1、计算数据集S中的每个属性的熵 H(xi) 2、选取数据集S中熵值最小（或者信息增益，两者等价）的属性 3、在决策树上生成该属性节点 4、使用剩余结点重复以上步骤生成决策树的属性节点 实例 import numpy as np import math from collections import Counter # 创建数据 def create_data(): X1 = np.random.rand(50, 1)*100 X2 = np.
数据压缩与信息熵 1992年，美国佐治亚州的WEB Technology公司，宣布做出了重大的技术突破。该公司的DataFiles/16软件，号称可以将任意大于64KB的文件，压缩为原始大小的16分之
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。
1 决策树/判定树（decision tree) ---- 1 决策树（Dicision Tree）是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在： 准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。 速度：一个好的算法不仅要求具备准确性，其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行：具备容错等功能和扩展性等。 可规模性：能够应对现实生活中的实际案例 可解释性：运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量可以定义如下：
机器学习领域有一个十分有魅力的词：熵。然而究竟什么是熵，相信多数人都能说出一二，但又不能清晰的表达出来。
相信很多朋友已经对决策树很熟悉了，决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法，它是一些集成学习如GBDT，XGboost等复杂模型的基础。这些高级模型比如XGboost可以非常好地拟合数据，在数据挖掘比赛以及工业界中都有着非常出色的表现，受到了无数爱好者的追捧。
今天我们一起来学习决策树，那么什么是决策树呢，其实在生活中，我们无时无刻不在使用它。
AI科技评论按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。 我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于AI幕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。 从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策
导言 在上一篇文章《使用机器学习算法对流量分类的尝试——基于样本分类》（http://www.sdnlab.com/17324.html）中，我提供了一种使用朴素贝叶斯，借助流量的特征信息进行分类的思路和实践方法。然而那篇文章并没有提到如何找到我们用来抽取特征的包。 上一篇只是通过人工从wireshark抓包结果中找到关键的包。一方面，如果使用其他无GUI的工具或者抓包库直接抓包保存，而又不方便用图形界面找关键包该怎么办？另一方面，能够自动化的就应该自动化处理，节省人力成本。 本文通过查找应用的数据包交互特
本文转载自：自然语言处理与机器学习 供稿人：忆臻 决策树算法中，在特征的选择过程，我们会使用到信息增益的概念。那么其最本质的信息熵的原理是怎样的？ 最大熵模型中，我们要让熵最大化，这个熵的原理又是什么
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。
机器学习的本质是信息论。在信息论中，首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵，就是这段信息的不确定性，即是信息量。如果一段信息，我无论怎么解读都正确，就没有信息量。如果一个信息，我正确解读的概率极低，就包含了极大信息量。这个信息量即是一段信息的不确定性即是“信息熵”。
今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给姜老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《金瓶梅》...... orz，对不起老师我错了，快逃！！
1、 信息熵：H(X) 描述X携带的信息量。 信息量越大（值变化越多），则越不确定，越不容易被预测。
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点， 通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征， 直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。决策树有如下特点：
以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策树的原因了，没有任何一个模型是万能的。
“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k=1,2,…,|y|），则D的信息熵定义为：
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用
意义：N为样本数量。公式表示为每一个真实值与预测值相减的平方去平均值。均值平方差的值越小，表明模型越好。 对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。但是对于分类问题，损失函数可能是坑坑洼洼的，很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。
热力学那个先不说，这里准确的说是“信息熵”。而要知道什么是信息熵，我们得知道什么是信息。
由于各项指标计量单位并不统一，因此在计算综合权重前先要对它们进行归一化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令
网址：https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124
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