熵的定义（很好的方法论工具尤其第三熵增益的计算）

最新推荐文章于 2021-09-20 11:03:03 发布
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本文深入探讨了信息熵的定义及其在信息论中的核心作用，详细解释了熵增益的计算方法，为理解复杂数据集提供了关键视角。
17、信息论基础：熵、KL散度与互信息
time3的博客
06-25 55
本博客详细介绍了信息论的基本概念，包括熵、联合熵、条件熵、困惑度、微分熵、KL散度和互信息。文章涵盖了这些概念的数学定义、性质及其在机器学习中的应用，如模型评估、特征选择和数据压缩。此外，还讨论了离散和连续随机变量的熵计算方法，以及信息论在未来的发展趋势。
数据挖掘 ID3选择具有最高信息熵增益的属性作为分裂属性，基于这种原则我们首先可以算出初始集合的熵，然后分别求出以各个属性为分裂属性时的熵，然后将通过上面得到的数据算出以各个属性为分裂属性时的信心增益，选择具有最大的信息增益属性作为我们的分裂属性。
12-14
ID3选择具有最高信息熵增益的属性作为分裂属性
熵、信息增益
弘一的博客
08-24 451
在决策树算法中有对熵，信息增益的运用，通过查询资料学习了，为了方便查阅，做一些笔记，如果有误，请大家包涵并指出。熵熵是信息的期望值： H(X)=∑i=1n−p(xi)logp(xi)(1)H(X) = \sum^n_{i=1}-p(x_i) \log p(x_i) \tag{1} 熵只依赖X的分布，和X的取值没有关系，熵是用来度量不确定性，当熵越大，概率说X=xi的不确定性越大，反之越小，在机器
信息熵与增益
qianzhihudie的专栏
01-22 703
1，信息熵定义 熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。 在信息论里则叫信息量,即熵是对不确定性的度量。从控制论的角度来看，应叫不确定性。信息论的创始人香农在其著作《通信的数学理论》中提出了建立在概率统计模型上的信息度量。他把信息定义为“用来消除不确定性的东西”。在信息世界，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。 当我们不知道某事物具体状
熵和信息增益
qq_41675973的博客
12-11 418
熵：通常指随机变量取值的不确定性 例如：在花坛边坐着一个人，我让你去猜他的性别？由于你不确定他是男还是女，只能随机猜测一个，此时的熵就等于1，对其取值的不确定性等于1，如图所示：当X轴取0.5时，不确定性最大为1. 熵计算公式： 信息增益：指当知道了另外一个属性时，对随机变量取值的不确定性减了多少。 例子：还是猜男女，假如现在有一个“抽烟”的属性 X:{a:[‘smoke’],b:[‘None...
机器学习笔记 - 信息增益和香农熵
学以致用 知行合一
09-20 737
如何合理的划分数据集？划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息，在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，知道如何计算信息增益，我们就可以 计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 在可以评测哪种数据划分方式是最好的数据划分之前，我们必须学习如何计算信息增益。集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵，这个名字来源于信息论之父克劳德·香农。 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
对信息熵，信息增益的研究
tian_panda的博客
07-13 7762
对信息熵，信息增益的研究0 引言1948年香农提出“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是C．E．香农从热力学中借用过来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给...
Tensor风生第一期 熵与智能
01-03
三种熵（克劳修斯熵、玻尔兹曼熵和香农熵）在本质上是等价的，它们都描述了系统的某种混乱程度或者说是信息的量度。这种等价性表明了热力学、统计物理和信息论之间深刻的联系，熵的概念在人工智能的各个领域中都起到...
解开排列熵的秘密：20年专家带你深入信息增益的计算与实践
首先介绍了信息论的基本原理和排列熵的数学定义，以及信息增益的理论基础。接着，本文详细探讨了信息增益在分类和聚类分析中的具体应用，并通过数据预处理和特征选择来强化其有效性。在实际应用方面，文章提供了实现...
熵、信息增益、信息增益率
热门推荐
qq_39197555的博客
03-29 1万+
一、熵 （1）原理 初中物理我们对“熵”这个东西懵懵懂懂，印象中仿佛对物体内部的热效应有关，时隔这么多年在机器学习、深度学习领域的学习中又看见了它的踪影，不免有点让人有点熟悉又陌生的感觉。“熵”这个东西看不见又摸不着，到底什么是“熵”？ “熵”是用来干什么的？“熵”是一个系统里面的混乱程度的度量、标尺。系统混乱程度越低，系统的熵值越小，反之越大。 我们先从物理学的角度出发，假设相同条件下有一桶冰水和一桶热水，哪一个的熵值会大呢？ 冰水中的分子热运动速度较慢，内部的分子排布比较有规律。热水内部温
最大信息熵增益_信息熵 增益
weixin_39672572的博客
12-24 420
Entropy(S)= -(9/14)*log(9/14)-(5/14)*log(5/14)解释一下，9/14是正例的个数与总记录之比，同样5/14是负例占总记录的比例。log(.)是以2为底的对数(我们知道以e为底的对数称为自然对数，记为ln(.),lg(.)表示以10为底的对数)。在Excel里我们可以随便找一个空白的单元格，键入以下公式即得0.940：=-(9/14)*LOG(9/14,2)...
信息、熵、信息增益
YiBochun-Blog
10-02 468
信息、熵、信息增益是在决策树中用到的概念，在利用特征进行分类时，会考虑特征选取的顺序。 1. 信息 香农： 信息是用来消除随机不确定性的东西。 如果带分类的事物集合可以划分为多个类别中，则某个类xix_ixi​的信息定义如下： I(X=xi)=−log2p(xi)I(X=x_i)=-log_2 p (x_i)I(X=xi​)=−log2​p(xi​) I(X)I(X)I(X)表示随机变量的信息...
信息熵与信息熵增益
weixin_30307921的博客
12-06 242
信息 数据的信息属性是与任务相关的. 对于分类任务, 标签值\(y\)包含的信息量为: \[ info(y) = - ln p(y) \] 其中, \(p(y)\)为\(y\)出现的概率. \(p(y)\)越小, \(y\)包含的信息量越大. 这是符合直觉的. 熵 熵定义为信息的期望值. 一个可以分为\(m\)类的数据集\(S\), 它的信息熵为随机得到的一个label包含的信息量的期望值: \[...
机器学习算法的学习与实现——决策树（人生若只如初见）
qq_42499471的博客
12-12 1365
fwfe
信息熵和信息增益
qq_33912088的博客
07-04 1017
熵可以理解为信息量，而信息量又可以理解为随机性。因为一个系统的随机性越大，我们去了解这个系统的难度也就越大，它包含的信息量应该也越大。通俗的来说，就是若不确定性越大，则信息量越大，熵越大；若不确定性越小，则信息量越小，熵越小举例来说，掷一个硬币，和掷一个色子，这两个系统，谁包含的信息量大呢？直观理解当然是后者。深入考虑一下这是为什么呢？因为掷一个色子能够产生6种状态，而一枚硬币只有两种状态。 那么
最大信息熵增益_信息熵与信息增益
weixin_39631649的博客
12-24 193
1.信息熵：信息熵就是指不确定性，熵越大，不确定性越大2.关于信息增益：信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含所有特征时系统的信息量。问题是当系统不包含t时，信息量如何计算？我们换个角度想问题，把系统要做的事情想象成这样：说教室里有...
最大信息熵增益_信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
weixin_33900596的博客
12-24 1597
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。对于抛硬币问题，每次有2种情况，信息熵为1对于投骰子问题，每次有6中情况，信息熵为1.75下面为公式：其中log2(p)可以理解为p这个需要用几个bit位表示。如p(x1)=1/2, p(x2)=1/4, p(x3)=1/8, p(x4)=1/8,可以用x1: 1, x2: 10, x3: 110,...
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