信息熵

深入解析ID3算法：信息熵驱动的决策树构建基石

本文来自「大千AI助手」技术实战系列，专注用真话讲技术，拒绝过度包装。ID3（IterativeDichotomiser3）是机器学习史上的里程碑算法，由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建，奠定了现代决策树的理论基础。本文将深入剖析其数学本质与实现细节。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图：AI时代的数据建模利器19.ER图：数据库设计的可视化语言-搞
大千AI助手·2025-06-22 21:08

理解自信息和信息熵——为什么自信息这样算？

一直对香农的信息熵(InformationEntropy)都没有一个非常感性的认识，今日摸鱼学习了一下这个问题。
Colin_Downey·2025-06-20 05:32

机器学习与深度学习21-信息论

目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接：地址1.信息上的概念信息熵（Entropy）是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念
my_q·2025-06-14 03:08

头歌实践教学平台python机器学习-决策树

相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.决策树模型，2.决策树模型用于分类，3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生
学习只是用户态·2025-05-28 01:55

从入门到精通：Codeup 与 Git 的高效协作实践

智能敏感信息检测：通过正则匹配+信息熵+上下文语义的三层模型，精准识别硬编码密钥、邮箱等敏感信息，误报率低于5%。细粒度权限控制：支持企业-代码组-仓库-成
2302_81677011·2025-05-20 08:33

【机器学习】决策树

决策树V1.0决策树的概念决策树的结构决策树的构建划分标准的选择信息熵基尼系数划分标准举例节点划分标准的选择流程决策树分裂过程的停止V1.0决策树的概念决策树是属于用树的形式，在树的每一个内部节点上使用
YoseZang·2025-05-10 12:51

DeepSeek与搜索引擎：AI生成内容如何突破“语义天花板”

传统AI生成内容（如通用GPT模型）虽能快速填充关键词，却难以突破“语义天花板”——即内容的信息熵无法超越训练数据集的平均认知水平。DeepSeek的突破性在于：通过“领域知识蒸馏”技术，将
weixin_45788582·2025-04-11 18:21

信息论初级——信源概述——2020-11-11

信息论初级——信源概述内容：一、信源的数学模型以及分类二、离散信源信息熵以及其性质三、随机波形信源四、信源的冗余度关于连续与离散的一些思考：我觉得，连续的本质是离散，即万物皆离散。
青州街打工人·2025-03-29 19:20

机器学习经典算法：决策树原理详解

本文从核心原理（信息熵、基尼系数）、构建过程（ID3/C4.5/CART）、剪枝优化到Python代码实战，全方位解析决策树，并教你如何用Graphviz可视化树结构！目录一、什么是决策树？
xiaoyu❅·2025-03-27 20:37

决策树的核心思想

二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk
code 旭·2025-03-11 17:06

结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取

TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取
AI天才研究院·2025-03-06 06:31

完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估

以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。
mosquito_lover1·2025-03-06 03:04

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的构建过程通常分为以下几个步骤：1.特征选择：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构：根
智享食事·2025-02-19 18:30

信息熵(entropy)定义公式的简单理解

首先公式长这样：H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p\left(x_{i}\right)\logp\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)PxiP_{x_{i}}Pxi表示随机事件X为xix_{i}xi的概率。这里直接给出一些结论。对于某一事件，其发生的概率越小，那么其信息量越大；发生的概率越大，那
xiongxyowo·2025-02-07 10:18

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用天鹰算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征
陈小虾·2025-01-29 10:18

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数
智能算法研学社（Jack旭）·2025-01-21 11:16

数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正

如何度量信息量的大小，以小明和小王的例子为例：建立信息量I(x)和P(x)之间的关系：信息熵的定义：信息熵越大，信息量是越大还是越小呢
啥都想学点的研究生·2024-09-07 23:58

决策树(decision tree)

一般有三种方法：1.Gini不纯度2.信息熵3
a15957199647·2024-09-01 03:55

蓝桥杯：01串的熵讲解(C++)

非常清晰明了：#includeusingnamespacestd;intmain(){//请在此输入您的代码intn=23333333;//01串的长度doubletarget=11625907.5798;//信息熵的目标值
DaveVV·2024-02-19 22:02

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#
pyniu·2024-02-15 08:29

[机器学习]决策树

决策树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颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan
LBENULL·2024-02-12 11:21

Python实现熵权法：客观求指标数据的权重

它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。
乌漆帅黑·2024-02-11 16:23

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
统计学家·2024-02-11 01:13

机器学习：分类决策树（Python）

一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益
捕捉一只Diu·2024-02-10 07:47

新中特复习笔记二——章节整理上（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记三——章节整理下（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记一——论述题（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:48

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵信息熵H(X)可以看做，对X中的样本进行编码所需要的编码长度的期望值。交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。
Reore·2024-02-08 20:02

CDA二级建模分析师考试记录

题目来说有点翻来覆去，比如计算信息熵，一口气考了四道题，每个1分。其实考试更多是考内容理解，计算同类型考这么多没啥意义。虽说不公布真题，官
啾啾二一·2024-02-08 18:22

分类模型的机器学习算法

熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计
青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯
Pysamlam·2024-02-07 23:36

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中，连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示
UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

Visual Studio 2010+C#实现信源和信息熵

1.设计要求以图形界面的方式设计一套程序，该程序可以实现以下功能：从输入框输入单个或多个概率，然后使用者可以通过相关按钮的点击求解相应的对数，自信息以及信息熵程序要能够实现马尔可夫信源转移概率矩阵的输入并且可以计算该马尔可夫信源在每一个状态下每输出一个符号的平均信息量
deleteeee·2024-02-07 09:45

蓝桥杯典型真题分析详解--编程思维--01串的熵

2023年十四届省赛大学B组真题（共10道题)【问题描述】对于一个长度为n的01串S=x1x2x3...xn.香农信息熵的定义为：其中p(0),p(1)表示在这个01串中0和1出现的占比。
D_nao·2024-02-05 15:58

决策树系列之决策树知识点

decisiontree）决策树是一种树型结构，其中：每个内部的结点表示在一个属性的测试；每个分支代表一个测试的输出；每个叶节点代表一种类别；决策树是以实例为基础的归纳学习，采取的是自顶向下的递归方法；其基本思想是，以信息熵为度量构建一颗熵值下降最快的树
coffeetea01·2024-02-03 13:33

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）
詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

ID3算法 决策树学习 Python实现

信息增益设样本需分为KKK类，当前节点待分类样本中每类样本的个数分别为n1,n2,…,nKn_1,n_2,…,n_Kn1,n2,…,nK，则该节点信息熵为I(n1,n2,…,nK)=−∑i=1
Foliciatarier·2024-01-30 14:18

张首晟教授留给我们的一封信

自然界三大基本常数：1.E=MC2（爱因斯坦的质能方程式，能量=质量*光速的平方）2.S=-plogp（信息熵公式，）3.海森堡测不准原理万物都是由原子构成（宇宙构成，复杂世界由简单构成）欧几里得几何公理
TAO0430·2024-01-29 17:55

信息量、信息熵、信息增益的理解

文章目录一、信息量1.一些概念的理解2.用概率表示信息量二、信息熵1.信息熵的计算方法2.信息熵的最大值、最小值三、信息增益（InformationGain）1.定义2.信息增益的计算后记一、信息量1.
不断冲的Castor·2024-01-28 07:51

1.21信息熵理解，一个好看的框架图，SVM

信息熵理解就是说，每个事件都会提供一些信息以确定情况事件发生的概率越大，意味着频率越大，就有越多的可能性，能缩减的查找范围就越少，所以信息熵就少；事件发生的概率越小，意味着频率越小，就有更少的情况会发生这样的事件
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。聚类算法较多，在论文中可以使用改进的聚类算法就是说，情况越少，在总的所有可能情况里出现的概率也就越少，出现的话，那么也就越能确定如果所蕴含的信息越多，那么就是经过的判断也就越多，即经过所谓判断（是或不是）也就越多，也就是说，就是用所蕴
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

互信息的简单理解

  在介绍互信息之前，首先需要了解一下信息熵的概念：所谓信息熵，是指信息论中对一个随机变量不确定性的度量，对于随机变量x，信息熵的定义为：H(x)=−∑xp(x)logp(x)H(x)=-\sum_xp
图学习的小张·2024-01-27 04:18

Day4学习记录

一、行业信息1.信息论知识（1）信息的本质：消除世界的不确定性（2）如何度量信息：利用概率的不确定性不确定度——信息熵*类比名人游戏：信息熵即一个问题的最少提问次数。
好好编码·2024-01-25 03:41

ID3决策树的建模流程

以天气的不同取值为划分规则首先计算父节点的信息熵为了表示方便，[2,3]表示[否的数量，是的数量]entropy([2,3
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

决策树的基本构建流程

这里标签的纯度的衡量指标有：分类误差；信息熵（Entropy）；基尼系数（Gini）。我们举例来看看这三个指标是如何计算的：对于单个数据集假如我们有10条样本，6条0类样本，4条1类样本
今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

MCM备赛笔记——熵权法

KeyConcept熵权法是一种基于信息熵概念的权重确定方法，用于多指标决策分析中。
我我我想出去玩·2024-01-21 10:18

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的
小旺不正经·2024-01-21 08:02
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他