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机器学习-算法进阶(3)：决策树

关于np.linspace()

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概率越低，蕴含的信息越多，如果p=0且发生了那么信息量是爆炸性的
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数据可离散可连续
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度量两个变量的距离
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两个事件独立的化，互信息为0
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求负对数似然函数的最小值

决策树就是建立一个熵不断下降的树
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哪个熵值差得多，哪个特征得影响就越大：信息增益：ID3
只要给定条件或信息，熵一定会减小

对于一个特征，如果分类过多，会导致熵本身太大，那么互信息就会趋近于事件总体本身

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基尼系数
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决策树与过拟合

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他