Decision Tree & Threaded Binary Tree & Information Entropy

最新推荐文章于 2024-07-04 08:57:06 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-04 08:57:06 发布 · 729 阅读

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本文深入探讨了决策树模型及其线性遍历的效率优势，并通过信息熵概念解释了字母与汉字在信息量上的差异，强调了在数据科学中决策树与信息熵的应用价值。

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Decision Tree

A tree-like graph or model of decisions and their possible consequences.

Threaded Binary Tree

如果right child是null pointer就指向inorder successor

如果left child是null pointer就指向inorder predecessor

可以线形的遍历二叉树，比递归的中序遍历快

Information Entropy

$H=-\sum _{{i}}^{{}}p_{i}\log p_{i}$

应用举例，假设26个字母出现次数相同，则每个字母的概率1/26，单个字母的信息熵-log(1/26)由此算出的信息熵为4.7，代表此字母包含的信息量

汉字假设2500个，每个出现概率相同，-log(1/2500)，由此算出的信息熵为11.3，说明单个汉字包含信息比字母多

说明同样内容的信息，汉字写的更短，书页数更少

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Decision Tree

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