Публикации по теме 'entropy'


Классификатор дерева решений
ВВЕДЕНИЕ Дерево решений — это алгоритм машинного обучения, который должен иметь возможность работать как с категориальными, так и с непрерывными данными, которые можно использовать для прогнозирования значений регрессии и классификации. Это бинарное дерево с корневым узлом и листовыми узлами. Дерево начинается с корневого узла и перемещается вниз по дереву на основе условия if-else. Существуют различные алгоритмы, используемые для разработки дерева решений, а именно. а. КОРЗИНА б...
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Краткая история и практическое введение Интеллектуальный анализ данных — это то, что он говорит: интеллектуальный анализ данных. Хотя это часто связано с доступом к данным из баз данных, это всего лишь один шаг. Интеллектуальный анализ данных в конечном счете направлен на извлечение неочевидных закономерностей из потенциально ценных данных. Другими словами, интеллектуальный анализ данных извлекает информацию из данных. Объем генерируемых и записываемых данных резко возрос за последние..
Синхронизированные традиции и серия машинного обучения | Часть 1: Энтропия
Это первая из специальной серии вводных статей Synced , посвященных традиционно теоретическим областям исследований и их влиянию на современное машинное обучение. 1. Введение Краеугольным камнем теории информации является идея количественной оценки объема информации в сообщении. В более общем смысле, чтобы количественно оценить информацию о событии. Основной мерой, используемой для количественной оценки информации в этом отношении, является энтропия, которой и будет посвящена эта..
Что такое энтропия и почему получение информации имеет значение в деревьях решений?
Согласно Википедии , Энтропия относится к беспорядку или неопределенности. Определение : Энтропия - это совокупность примесей , беспорядка или неопределенности . примеров. Что в основном делает энтропия? Энтропия определяет, как дерево решений решает разделить данные. Фактически это влияет на то, как дерево решений рисует свои границы. Уравнение энтропии: Что такое получение информации и почему это важно в дереве решений? Определение: Прирост..
Условная энтропия
Во время моего путешествия, пытаясь понять условную энтропию, я пришел к выводу, что ресурсы в Интернете без труда демонстрируют красивые математические уравнения, но часто не имеют фактической демонстрации использования формул для выполнения вычислений. Сегодня позвольте мне привести довольно простой пример и предоставить вам работу, чтобы получить ответ. Рассмотрим следующий пример, в котором мы исследуем вероятность дождя/облачности: Что, если бы мы захотели узнать энтропию дождя,..
Энтропия абстрактных синтаксических деревьев
Извлечение AST из кода - часть, которая должна быть реализована отдельно для каждого языка программирования; остальное - общий. Пока что я написал его для C ++ и Python. В первом случае я использовал LLVM сначала для компиляции, а затем для вывода дерева. Поскольку символы кода C ++ могут быть неоднозначными, необходима компиляция, которая, очевидно, требует, чтобы код прошел этап компиляции без ошибок. Подумайте на секунду, сколько интерпретаций может иметь этот фрагмент кода C ++: x *..
Как деревья решений разделяют узлы с точки зрения функции потерь
Узнайте, как дерево решений разбивает узлы только для минимизации функции потерь. Говоря о разделении узлов дерева решений, я часто слышу такие фразы, как «уменьшение дисперсии» и «максимизация получения информации». И я всегда их боюсь. Это не то, что мне удобно использовать в повседневном словаре, пока я не понял, что эти фразы являются синонимами «минимизации функции потерь дерева решений». Какая функция потерь? Что ж, каждой модели машинного обучения нужна функция потерь...