信息增益

问题描述 机器学习中关于互信息和信息增益的关系 最近看 数学之美 上面 互信息 的公式是I(X;Y)=H(X)-H(X|Y) 又看到 统计学习方法 上有一个 信息增益 的公式G(DA)=H(D)-H(D|A) 这不是一样吗?难道互信息就是信息增益?还是说G(DA)里面的这个D指的是系统总的熵?而互信息是两个变量的关系?想不明白,大神请明示. 解决方案 在决策树里面那个信息增益就是互信息

问题描述 构造决策树的时候信息增益相同怎么办? 在决定选谁做子节点的时候发现计算出来的信息增益相同,那该用谁作子节点呢??????????????????????

数据挖掘十大经典算法  一. C4.5  C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法.   C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:  1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足:  2) 在树构造过程中进行剪枝:  3) 能够完成对连续属性的离散化处理:  4) 能够对不完整数据进行处理.  C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据

C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy, 熵是一种不纯度度量准则),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率. 在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过适应(Overfitting),如果不考虑这些结点可能会更好. 对非离散数据也能处理. 能够

简介 谷歌的无人驾驶汽车已经受到了世人很大的关注,但公司的未来却是在机器学习领域,因为这项技术将使电脑更智能,更人性化.--埃里克·施密特(谷歌主席) 我们可能正经历着人类最明确定义的阶段,这个阶段计算机计算从大型主机,到个人电脑,到云计算.但这些并不是根本原因,而是接下来几年中将会发生的. 这个时期使那些像我一样的人们兴奋的是工具和技术的开放,这得以于计算机领域的蓬勃发展.今天,作为一名数据科学家,我能以很低的成本搭建一个拥有复杂算法的数据处理系统.但是达到这样的结果,我也经历了在黑夜中艰苦的

       找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博

  国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响. 1. C4.5

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性. 两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,Deep

大数据技术丛书 数据挖掘与数据化运营实战:思路.方法.技巧与应用 卢辉 著 图书在版编目(CIP)数据 数据挖掘与数据化运营实战:思路.方法.技巧与应用 / 卢辉著．-北京:机械工业出版社,2013.6 (大数据技术丛书) ISBN 978-7-111-42650-9 I. 数- II. 卢- III. 数据采集 IV. TP274 中国版本图书馆CIP数据核字(2013)第111479号 版权所有·侵权必究 封底无防伪标均为盗版 本书法律顾问 北京市展达律师事务所     本书是目前有关数据挖