机器学习笔记(三)--决策树

学习机器学习算法之决策树，这个大侠的文章写得不错：http://www.cnblogs.com/yonghao/p/5061873.html

总结一下：

1.对于信息熵的理解：

选假设有一个离散型随机变量X有4中可能的结果：A-1/2，B-1/4，C-1/8，D-1/8，后面的是每种结果的发生概率。那么如果顺序的去猜测X，就会有以下事件可能发生：问到A，命中A，用一次，问A->B，命中B，用两次，问A->B->C,命中C，用三次，问A->B->C,不命中C但是只剩下D自然就会命中D，用三次，所以平均次数=1/2×1+1/4×2+1/8×3+1/8×3=1/2×log2(2)+1/4*log2(4)+1/8*log2(8)+1/8*log2(8)=1.75bit。说明用计算机对X的取值编码的平均长度为1.75个bit(这里引用知乎回答，可以比较形象体会一下信息的量化)。在获得随机变量后会得到信息，那么定义这信息增益量为：log(pi^-1),即对应概率的倒数的对数。总的来说，信息熵是用来刻画数据集合复杂度的统计量，信息熵越大越复杂越没有达到分类的目的，数据集就越不纯。注意在公式中的对数的底数取值可以有不同，一般取2单位是bit，也有取e的单位信息单位奈特nat，只要>1就可以。

 

2.交叉熵：

描述两个数据集合相似程度的度量方法。用交叉熵代替成本函数，通过量化正确结果集与预测结果集的相似程度及交叉熵，就可以快速下降。