机器学习---决策树

决策树:一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性的判断,每个分支代表一个判断的结果的输出,最后每个叶子节点代表一种分类的结果。但是决策树不是很稳定。(分类算法的代表)

信息熵是一种混乱的程度。系统越有序,数据越集中的地方熵值越小,数据越分散,系统越混乱,熵值越大。

熵值Ent(A)=-(\sum_{k=1}^{n}{pk\ast\log_2{pk}})

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