最大熵精品文章

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  決策樹(shù)之ID3算法

  ...特征后的信息熵越小，也就是條件熵越小，亦即信息增益最大。 因此，具體實(shí)現(xiàn)思路如下： **遍歷所有特征，根據(jù)遍歷的每個(gè)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)集分類(lèi)，算出每個(gè)特征下的條件熵，然后取條件熵最小 的，信息增益最大的特征。接著...

  malakashi 2019-07-30 15:09 評(píng)論0 收藏0
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  分類(lèi)算法之決策樹(shù)（理論篇）

  ...維坐標(biāo)表示他們的關(guān)系: 從而可知，當(dāng) p=0.5 時(shí)，熵取值最大，隨機(jī)變量不確定性最大。 回到買(mǎi)電腦的例子，在是否購(gòu)買(mǎi)電腦這個(gè)結(jié)果中，數(shù)據(jù)集D，有 9 個(gè)yes，5 個(gè)no。因此它的熵是: $$ info(D) = H(D) = - frac{9}{14}log_2(frac{9}{14}) - frac5{...

  jzzlee 2019-07-31 11:02 評(píng)論0 收藏0
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  決策樹(shù)的Python實(shí)現(xiàn)（含代碼）

  ...，結(jié)果為0.17 2. 數(shù)據(jù)集最佳切分函數(shù) ? 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的最大準(zhǔn)則是選擇最大信息增益，也就是信息下降最快的方向。 函數(shù)功能：根據(jù)信息增益選擇出最佳數(shù)據(jù)集切分的列 參數(shù)說(shuō)明： dataSet：原始數(shù)據(jù)集 返回： axis:數(shù)據(jù)...

  yanest 2019-07-31 10:35 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)2——決策樹(shù)

  ...分類(lèi)問(wèn)題中，當(dāng)X的概率P(X)為0.5時(shí)，表示變量的不確定性最大，此時(shí)的熵達(dá)到最大值1。 信息熵反映系統(tǒng)的確定程度：信息熵越低，系統(tǒng)越確定；信息熵越高，系統(tǒng)越不確定 1.2 條件熵 公式表示為：其中ti表示屬性T的取值。條件...

  2501207950 2019-07-31 10:22 評(píng)論0 收藏0
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  Logistic分類(lèi)函數(shù)

  ...。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于給定的一組參數(shù)θ，我們可以使用最大似然估計(jì)來(lái)優(yōu)化參數(shù)。參數(shù)θ將輸入的樣本轉(zhuǎn)化成輸入到Logistic函數(shù)中的參數(shù)z，即z = θ * x。最大似然估計(jì)可以寫(xiě)成： 因?yàn)閷?duì)于給定的參數(shù)θ，去產(chǎn)生t和z，根據(jù)聯(lián)合概...

  XBaron 2019-07-30 15:18 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】損失函數(shù)，SVM損失與交叉熵損失

  ...題，我們要在計(jì)算前對(duì)得分?jǐn)?shù)據(jù)處理一下。取所有得分的最大值M = max(sk), k=1,2,3...,令所有得分都減去這個(gè)M。這不會(huì)影響損失Softmax函數(shù)的輸出，自然也不會(huì)影響損失，但這一下解決了溢出問(wèn)題。要證明也很簡(jiǎn)單：es-M = es / eM , 而...

  thekingisalwaysluc 2019-06-26 18:31 評(píng)論0 收藏0