通俗理解条件熵

最新推荐文章于 2023-10-12 20:28:41 发布
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条件熵和信息增益的关系,怎么理解条件熵？
weixin_45834085的博客
11-12 820
在学习决策树的过程中,在ID3算法和C4.5算法中用到了熵,信息增益。那么条件熵和信息增益有什么关系呢? 目录一.信息熵二.条件熵三.信息增益四.条件熵和信息增益的关系五.怎么理解条件熵1.条件熵2.推导公式六.举例1.信息熵2.条件熵3.信息增益 一.信息熵 表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。 当前样本集D中第 i 类样本所占的比例 pi ,则D的信息熵为 信息熵越小,代表事件越确定。 换...
机器学习--条件熵和信息增益的关系,怎么理解条件熵？
qq_44930315的博客
11-12 464
熵的概念： 表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。 举例： 假如双十一我要剁手买一件衣服，但是我一直犹豫着要不要买，我决定买这件事的不确定性（熵）为2.6。 条件熵的概念： 表示在直到某一条件后，某一随机变量的复杂性或不确定性。 举例： 我在看了这件衣服的评价后，我决定买衣服这件事的不确定性是1.2。 我在线下实体店试穿衣服后，我决定买衣服这件事的不确定性是0.9。 信息增益的概念： 表示在知...
通俗理解决策树中的熵&条件熵&信息增益
marsggbo的博客
08-24 4311
参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念： 熵：表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。 假如双十一我要剁手买一件衣服，但是我一直犹豫着要不要买，我决定买这件事的不确定性（熵）为2.6。 条件熵：表示在直到某一条件后，某一随机变量的复杂性或不确定性。 我在看了这件衣服的评价后，我决定买衣服这件事的不确定性是1.2。 我在线下实体店试穿衣服后，我决定买衣服这件事的不确定性是0.9
机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵（为何使用交叉熵作为损失函数）
emmmmmm
09-10 3968
1、信息熵 (information entropy)   熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首先，我们先来理解一下信息这个概念。信息是一个很抽象的概念，百度百科将它定义为：指音讯、消息、通讯系统...
机器学习中条件熵的理解
近光的博客
10-16 985
记一下自己的机器学习中一些难以理解的概念。 首先看条件熵的公式 定义：X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望 几点理解： X和Y并不一定是独立分布 给定条件下：这里的给定条件下是指，如果X确定的话，YY的条件概率分布的熵对X的数学期望，并不指X确定为某一特定的值 数学期望：条件熵是一个期望，也就是X的所有可能值都要取到 下面举一个栗子：比如天气冷暖和我穿衣服多少是有联系的。假设X表示...
信息熵，条件熵，互信息的通俗理解
热门推荐
TJLI-Coco
11-18 3万+
自信息（self-information）： I(x)= = - log(p(x)) （1） 式中的log表示自然对数， 如果用以2为底的对数，单位是比特（bit）。 上式是什么意思？p(x)是指x发生的概率，I(x)代表x所包含的信息量。考虑这么一个问题，马云破产以及马云获得全国首富这两个事件，那个包含的信息量大？当然是马云破产的信息量更大，因为它发生...
【知识建设】信息熵、条件熵、互信息、交叉熵及相对熵（KL散度）
YasmineC的博客
04-06 2086
一、信息熵 1. 定义 衡量一个随机变量XXX的信息量，用HHH表示 根据这个定义，这应该是个不确定的值（随机变量是变化的），而数学上使用期望来将这种不确定性量化： H=∑x∈XP(x)∗xH = \sum_{x \in X}P(x)*xH=∑x∈X​P(x)∗x的信息量 其中xxx为随机变量XXX的不同取值 那么问题就变成了如何在具体的情形（即一个事件）下，估算随机变量的信息量 2. 语义理解 先从语义上理解信息量应该满足的条件，当一件事的不确定性越大（概率越小），那么它所包含的信息量就应该越大，相反，不
机器学习（22）---信息熵、纯度、条件熵、信息增益
m0_62881487的博客
10-12 3042
好的条件就是信息增益越大越好，即变化完后熵越小越好（熵代表混乱程度，最大程度地减小了混乱）。因此我们在树分叉的时候，应优先使用信息增益最大的属性，这样降低了复杂度，也简化了后边的逻辑。信息的混乱程度越大，不确定性越大，信息熵越大；对于纯度，就是信息熵越大，纯度越低。熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。2. 纯度的通俗理解：一个盒子里只有白球，说明这个盒子很纯，纯度很高。，是信息量的差值，表示此条件对于信息熵减少的程度。}，都是男的，那么就说这个集合纯度很高。的条件概率分布的熵对。
一文说清楚你头疼不已的熵们：信息熵、联合熵、条件熵、互信息、交叉熵、相对熵（KL散度）
ibelieve8013的博客
10-19 1697
文章目录1. 信息熵2. 联合熵3. 条件熵4. 互信息5. 交叉熵6. 相对熵（KL散度）7. 总结   说起熵，相信看本文的你一定听过这个概念，我们以前高中的时候在化学里学过，我们有一种大致的概念就是：熵是描述系统混乱程度的一种物理量，而且我们知道世界是向着熵增的方向进行的。那么在信息论里面，熵又是一种什么样的存在呢，为什么要引入这样抽象的一个概念，香农大佬为啥要把人搞得迷迷糊糊的？而你搞机器...
机器学习：什么是条件熵？
JacksonKim的博客
03-15 7157
转自：通俗理解条件熵 前面我们总结了信息熵的概念通俗理解信息熵 - 知乎专栏,这次我们来理解一下条件熵。 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下： 我们的条件熵的定义是：定义为X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望 这个还是比较抽象，下面我们解释一下： 设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为 条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。随机变量X给定的条件下随机变量Y的条件熵H(Y..
文本分类入门（十一）特征选择方法之信息增益
lovejuan1314的专栏
04-23 1274
摘自：[url]http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/24/261701.html[/url] 前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验...
决策树与熵、Gini不纯度计算
imyangjianwei的专栏
06-22 4309
要使用决策树，就必须计算不纯度，计算公式有熵和基尼不纯度 熵和基尼不纯度计算公式为： [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/3496/7248ded5-a3b7-3f10-8e10-62dec99ef209.jpg[/img] 举个例子，假设有样本： [table] ||A1|A2| |B1|2|8| ...
条件熵定义推导公式
richardzrc的博客搬家了--->richardzhang.info
06-09 1万+
http://ccckmit.wikidot.com/st:mutualinformation  这篇博客非常不错，深入浅出，李航的似乎 没有讲清楚
条件熵
hlang8160的博客
01-04 825
1  信息熵以及引出条件熵 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下： 我们的条件熵的定义是：定义为X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望 这个还是比较抽象，下面我们解释一下： 设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为 
一些信息熵的含义
一步一想 代码那些事儿
03-16 2万+
 一些信息熵的含义(1)   信息熵的定义：假设X是一个离散随即变量，即它的取值范围R={x1，x2...}是有限可数的。设pi=P{X=xi}，X的熵定义为：                                               (a)若(a)式中，对数的底为2，则熵表示为H2(x)，此时以2为基底的熵单位是bits，即位。若某一项pi=0，则定义该项的pi
条件熵，信息增益（互信息）与特征选择
醉糊涂仙的博客
06-11 3209
一定要先搞清楚什么是信息量，什么是信息熵。参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/u010916338/article/details/91127242 一，什么是信息量？ 简言之，就是把信源看做是一个随机变量。消息（信号）就是随机变量的取值，比如a1，a2···an。信息就是这些随机变量的不确程度（发生概率越低，不确定性越大），公式如下。为什么写成这样呢？原因有二。第一：概率和...
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
TensorFlowNews
04-07 1988
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 一 信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以...
条件熵的定义
u010041824的专栏
04-18 8817
最大熵模型中使用条件熵作为模型基础，决策树算法中利用经验条件熵作为计算信息增益的基础。当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵和条件熵分别成为经验熵和经验条件熵。维基百科中也有对条件熵的定义和相关公式的描述。 李航统计学习方法中最大熵模型的定义为： 决策树求信息增益时的经验条件熵的定义为： 可以看得出条件熵和经验条件熵公式是一样的，只是概
通俗解释一下决策树算法
最新发布
03-22
例如，信息增益的公式应该是$IG(D, A) = H(D) - H(D|A)$，其中$H(D)$是数据集D的经验熵，$H(D|A)$是在特征A条件下的经验条件熵。 然后，树的生成过程是递归的。从根节点开始，根据特征选择方法选择最优特征，分割...
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