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、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。那信息可以被量化么？可以的！
SimpleAI推荐语：剑林大神的博客是我见过的将复杂知识讲解的最通俗易懂又鞭辟入里的博客，而且他的文字功底也十分了得，让人读罢大呼过瘾。这篇文章，从“熵”的角度，剖析了NLP许多基础技术背后的基本原理，十分值得一读。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 ID3是什么？ ID3算法是决策树的一种，基于奥卡姆剃刀原理，即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法( Iterative Dichotomiser 3)，迭代二叉树3代，是Ross Quinlan发明的一种决策树算法，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理，越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最小的树型结构，而是一个启发式算法。 在信息论中，期望信息越小，
在之前的一篇博客《大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法》中，博主为大家带来了KMeans聚类算法的介绍。并在之后，基于不同的模型开发标签，例如RFM,RFE,PSM，都使用到了KMeans算法。
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》https://blog.csdn.net/Prepare...
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》<https://blog.csdn.net/Prepared/article/details/94864658>
决策树 (Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称 决策树 。在机器学习中，决策树 是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
它通过对已有样本的学习生成一颗决策树(可看成if-then规则集合)，从而能对新样本作出相应分类。
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
信息熵是信息论中的一个基础概念 (信息论是一个专门的领域)。信息熵表示的是随机变量的不确定度，简单来说，
机器学习领域有一个十分有魅力的词：熵。然而究竟什么是熵，相信多数人都能说出一二，但又不能清晰的表达出来。
信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量可以定义如下：
讲思维的革命，我们知道，大数据是一种全新的思维方式，按照大数据的思维方式，我们做事情的方式也有不同。首先，大数据的思维方式是什么样的呢？在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法。数据中包含的信息帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这就是大数据思维的核心。
今天我们一起来学习决策树，那么什么是决策树呢，其实在生活中，我们无时无刻不在使用它。
AI科技评论按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。 我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于AI幕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。 从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策
在上一小节中介绍了一个新指标：信息熵。通过信息熵可以计算当前数据的不确定度。构建决策树时，初始状态下，根节点拥有全部的数据集。在根节点的基础上，根据划分后左右两个节点中的数据计算得到的信息熵最低为指标，找到一个合适的维度以及在这个维度上的一个阈值，然后根据找到的维度以及对应的阈值将在根节点中的全部数据集划分成两个部分，两个部分的数据分别对应两个不同的节点。对于两个新节点，再以同样的方式分别对两个新节点进行同样的划分，这个过程递归下去就形成了决策树。本小节主要通过代码来模拟使用信息熵作为指标的划分方式。
本文转载自：自然语言处理与机器学习 供稿人：忆臻 决策树算法中，在特征的选择过程，我们会使用到信息增益的概念。那么其最本质的信息熵的原理是怎样的？ 最大熵模型中，我们要让熵最大化，这个熵的原理又是什么
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。
机器学习的本质是信息论。在信息论中，首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵，就是这段信息的不确定性，即是信息量。如果一段信息，我无论怎么解读都正确，就没有信息量。如果一个信息，我正确解读的概率极低，就包含了极大信息量。这个信息量即是一段信息的不确定性即是“信息熵”。
今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给姜老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《金瓶梅》...... orz，对不起老师我错了，快逃！！
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。
“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k=1,2,…,|y|），则D的信息熵定义为：
在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。
由于各项指标计量单位并不统一，因此在计算综合权重前先要对它们进行归一化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令
网址：https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124
热力学那个先不说，这里准确的说是“信息熵”。而要知道什么是信息熵，我们得知道什么是信息。
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。
“浏览器指纹”是一种通过浏览器对网站可见的配置和设置信息来跟踪Web浏览器的方法，浏览器指纹就像我们人手上的指纹一样，具有个体辨识度，只不过现阶段浏览器指纹辨别的是浏览器。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
当年偷偷写的日记和小秘密，为了防止被同学老师家长偷看，都写在这样的本子里面。这种本子的密码少则四五位，多的有七八位，除非知道这个密码锁的密码，不然根本无法打开。
决策树模型呈树状结构，是以实例为基础的归纳学习，它的每个非叶子节点存储的是用于分类的特征，其分支代表这个特征在某个值上的输出，而每个叶子节点存储的就是最终的类别信息，可以认为是if-then规则的集合。简而言之，利用决策树进行预测的过程就是从根节点开始，根据样本的特征属性选择不同的分支，直到到达叶子结点，得出预测结果的过程。决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。其主要优点是模型具有可读性、分类速度快、只需一次构建，可反复使用。
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
information entropy 信息熵用来描述信息的不确定性，如果不确定性越高，那么信息熵越大，否则则越低。 自信息（信息量） I(X)称为自信息，I(x)=-logP(x)。通过公式可以看出
zenRRan二十出头了，到了婚配的年龄啦。又因为家是名门望族，所以一堆人抢着想来应聘配偶的职位。但是zenRRan比较挑剔，必须达到他的要求才能有机会成为他的另一半，要求为：
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。
前段时间看到了一篇文章，很有启发，就有了这篇推送。文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度，思路很棒。
1 信息量 定义：信息量是对信息的度量。 就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量x的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢? 多少信息用信息量来衡量，我
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、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。那信息可以被量化么？可以的！香农提出的“信息熵”概念解决了这一问题。
联合集 X Y \mathbf{X Y}XY 上, 条件自信息I ( y / x ) I(y / x)I(y/x)的平均值定义为条件熵：
故事起源于我之前博客【NLP笔记：fastText模型考察】遇到的一个问题，即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题，后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题，因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了，于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现，发现了如下现象：
决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
决策树也是机器学习中的一个重要算法，但是我们可能平时在决策的时候就常常用到，比如以下天气和怎么出行的问题：
信息会改变你对事物的未知度和好奇心。信息量越大，你对事物越了解，进而你对事物的好奇心也会降低，因为你对事物的确定性越高。如果你确定一件事件的发生概率是100%，你认为这件事情的信息量为0——可不是吗，既然都确定了，就没有信息量了；相反，如果你不确定这件事，你需要通过各种方式去了解，就说明这件事是有意义的，是有信息量的。
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