Публикации по теме 'entropy'
От измерения неопределенности до проектирования компрессорных машин
Мы все хотим немного краткости и экономии вычислений и времени в нашей жизни. Оказывается, наша жизнь имеет много общего с алгоритмами машинного обучения. Давайте поймем, как, казалось бы, небольшая идея кода Хаффмана помогает нам справляться с неопределенностями в жизни, не так ли?
Само название статьи кажется действительно подавляющим. Итак, давайте начнем понимать, откуда я пришел, делая шаг за шагом, не так ли? Вот определение энтропии из Википедии!
если вам было трудно..
Деревья решений: Джини против энтропии
Дерева решений — один из самых известных контролируемых методов классификации . « Дерево решений — это способ представления знаний, полученных в процессе индуктивного обучения. Пространство разбивается с помощью набора условий, и в результате получается дерево “.
Дерево состоит из узлов, и эти узлы выбираются с учетом оптимального разделения объектов. Для этого существуют разные критерии. В реализации Python дерева решений библиотеки scikit-learn это делается с помощью параметра «..
Основы машинного обучения (часть 4)
В этой части мы познакомимся с этими понятиями: ожидаемое значение, энтропия, шансы и отношение, а также с основной идеей подгонки линии к данным.
Ожидаемое значение
Он показывает отдачу, которую вы можете ожидать за какое-то действие. Рассчитывается как сумма произведений каждого возможного исхода на его вероятность.
Энтропия
Интуитивно понятное руководство: как Entropy соединяется с Cross Entropy
Всем привет!
Любому новичку в машинном обучении и науке о данных важно, чтобы понятия энтропия и перекрестная энтропия были ему понятны. Они появляются повсюду и служат ключевой основой для построения деревьев, причудливых уменьшений размеров и классификации изображений.
В этой статье я попытаюсь рассказать вам о концепциях энтропии через призму теории информации , которая оказалась очень полезной, когда я впервые попытался освоить эту концепцию. Посмотрим, как пойдет.
Шаг..
Древо решений
Дерево решений - одна из широко используемых моделей машинного обучения. Его легче интерпретировать, и он требует небольшой подготовки данных.
Дерево решений состоит из узлов, ветвей и листьев, которое выращивается с использованием обучающих данных. Каждый узел представляет функцию и порог, которые разделяют данные на внутренние узлы или листья. Каждый лист представляет собой окончательный результат. Глубина дерева определяется количеством уровней, не включающих корневые узлы. Это..
Дерево решений в машинном обучении
Я кратко рассмотрел введение в дерево решений, и вот мы подошли к теме.
Дерево решений - это метод обучения с учителем, это самый мощный и популярный инструмент для классификации и регрессии. Дерево решений - мощный мысленный инструмент для принятия разумных решений. Вы намечаете возможные результаты и пути.
Дерево решений - это инструмент поддержки принятия решений, который использует структуру, подобную блок-схеме, где каждый «внутренний узел» обозначает тест по «атрибуту»,..
Введение в дерево решений
В этом разделе мы обсудим, что такое дерево решений, как его строить, энтропию, получение информации и переоснащение.
Что такое дерево решений
Дерево решений - это классификатор в виде дерева (здесь под деревом подразумевается дерево информатики ). Это дерево обычно имеет 2 типа узлов: Узлы принятия решений и Узлы-листы .
Узлы решений Узлы решений определяют выбор или тест, на основе которого мы можем решить, в каком направлении мы можем двигаться по дереву. Тест обычно..
