資料亂度
而把Entropy應用在決策樹上我個人的理解是Entropy代表著資訊的亂度一群資料Entropy越大，代表該群資訊亂度越亂 (單純個人理解，有錯誤歡迎指正). ,資料工程師的Machine Learning/工作學習歷程系列第5 篇 ... 一個觀念是「切分亂度」(Entropy of Partition)，切分亂度低為切分後的子集合亂度較低(較為穩定)。
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 資料亂度 相關參考資料
Decision Tree Learning
2018年4月18日 — 資訊獲利( Information gain ) 統計該價值以檢視該環境因素置於何處來分類我們的資料，我們使用熵( entropy 又稱“亂度” )來定義這邊的資訊獲利( ... https://wangwilly.github.io [Machine Learning] Decision tree. Descision tree，中文我們 ...
而把Entropy應用在決策樹上我個人的理解是Entropy代表著資訊的亂度一群資料Entropy越大，代表該群資訊亂度越亂 (單純個人理解，有錯誤歡迎指正). https://medium.com [第5天]決策樹 - iT 邦幫忙 - iThome
資料工程師的Machine Learning/工作學習歷程系列第5 篇 ... 一個觀念是「切分亂度」(Entropy of Partition)，切分亂度低為切分後的子集合亂度較低(較為穩定)。 https://ithelp.ithome.com.tw [第九天] 資料分類--Decision Tree - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題 ...
2018年10月23日 — 翻譯成資訊獲利，類似是熵Entropy。念物理系應該蠻好理解的大三的熱力學，也可以說是比較亂度！ Entropy = -p * log2 p – q * log2q. p：成功的 ... https://ithelp.ithome.com.tw 既然「最大亂度」是宇宙運行終點，為什麼還要整理房間 ...
2019年2月1日 — 根據熱力學第二定律：在一密閉系統中，熵值（或說「亂度」）只會增加不會減少，宇宙的平衡也傾向於「最大亂度」。因此當房間的 ... 柯P 也曾說過：「最低能量，最大亂度，是宇宙運行的方向。」照這 ... 參考資料：. Time for ... https://pansci.asia 決策不確定之衡量 - 明新科技大學圖書館
... 不確定程度小。 關鍵詞：熵、亂度、決策不確定、類比推理、投資決策 ... 不明確技術—組織中的因果關係難以認定，明確的資料庫也無法應用在決策之中。c.參與. https://www.lib.must.edu.tw 決策樹學習 - 國立聯合大學
依據屬性A來判定資料集合S的亂度. Gain(S, A) ：利用屬性A對資料集合S進行分割的獲利. Gain值愈大，表示屬性A內資料的凌亂程度愈小，用來分類資料會愈佳. http://debussy.im.nuu.edu.tw 熵(Entropy) 的介紹. 【熵，Entropy】 | by Patrick Juan | Medium
最早說亂度的應該是熱力學。 ... 【當機率不均等，就是說我們擁有資訊，就是說亂度比較小】 ... 第一周都學好了，我們就對手中的資料有一些樣貌熟悉(為什麼?) https://medium.com 熵(資訊理論) - 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia
拋硬幣的熵H(X)（即期望資訊本體），以位元度量，與之相對的是硬幣的公正度Pr(X=1). 注意圖的最大值取決於分布；在這裡，要傳達一個公正的拋硬幣結果至多 ... https://zh.wikipedia.org 資訊的度量- Information Entropy @ 凝視、散記:: 隨意窩Xuite日誌
故，「訊息」可以視為「不確定性」或「訊息選擇的自由度」之度量。(Information is a measure of one's freedom of choice when one selects a message). https://blog.xuite.net |