機器學習熵
訊息量. 在資訊理論中，訊息量是有確定解釋並可以量化計算的，這裡提到的訊息量是一種資訊數量化，度量的規則。 用科學公式性的方法去量化一段 ..., 機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什麼是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕 ...
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 機器學習熵 相關參考資料
机器学习入门：重要的概念---信息熵（Shannon's Entropy Model ...
原创文章，一家之言。转载请注明出处。个人公众号：follow_bobo机器学习入门：重要的概念---信息熵（Shannon's Entropy Model） 在机器学习里面， ... https://zhuanlan.zhihu.com 機器學習(10)--訊息量、資訊熵(Information ... - Ashing's Blog
訊息量. 在資訊理論中，訊息量是有確定解釋並可以量化計算的，這裡提到的訊息量是一種資訊數量化，度量的規則。 用科學公式性的方法去量化一段 ... http://arbu00.blogspot.com 機器學習中各種熵的定義及理解- IT閱讀 - ITREAD01.COM
機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什麼是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕 ... https://www.itread01.com 機器學習中的熵和loss function | 程式前沿
熵是由熱力學領域首次提出的。在機器學習中，一個事件出現的概率越小，那麼當這個事件發生時，它所代表的資訊量越大。對於一個隨機變數，其熵 ... https://codertw.com 機器學習各種熵：從入門到全面掌握- 每日頭條
作者：黃海安編輯：陳人和概述信息熵是資訊理論和機器學習中非常重要的概念，應用及其廣泛，各種熵之間都存在某些直接或間接的聯繫。 https://kknews.cc 機器學習筆記(三) - 資訊熵 - 上課筆記
在資訊理論中，熵是指接收的每條消息中包含的資訊的平均量，為不確定性的量度，越隨機的信源熵越大，又被稱為資訊熵、信源熵、平均資訊本體。 http://takenoteyourself.blogsp 機器學習與資訊理論之熵- IT閱讀 - ITREAD01.COM
在機器學習中，我們經常提到熵的概念。例如我們經常使用交叉熵衡量目標（target）與預測值（real）之間的差距，使用KL散度（也稱作相對熵）衡量兩個 ... https://www.itread01.com 熵：從熱力學到機器學習- 每日頭條
我將從熵開始，它適用於熱力學，然後討論熵理論，然後討論數據科學。最後，我們將看到它在建立決策樹中的應用，一種流行的監督機器學習算法。 https://kknews.cc 詳解機器學習中的熵、條件熵、相對熵、交叉熵- 每日頭條
而log函數基的選擇是任意的（資訊理論中基常常選擇為2，因此信息的單位為比特bits；而機器學習中基常常選擇為自然常數，因此單位常常被稱為奈 ... https://kknews.cc |