Wat is entropie in teksontginning?
Wat is entropie in teksontginning?

Video: Wat is entropie in teksontginning?

Video: Wat is entropie in teksontginning?
Video: Entropy (for data science) Clearly Explained!!! 2024, November
Anonim

Entropie word gedefinieer as: Entropie is die som van die waarskynlikheid van elke etiket keer die log-waarskynlikheid van daardie selfde etiket. Hoe kan ek aansoek doen entropie en maksimum entropie in terme van teksontginning ?

Die vraag is ook, wat is entropie in data-ontginning?

Entropie . 'n Besluitboom word bo-na onder vanaf 'n wortelknoop gebou en behels die partisie van die data in subversamelings wat gevalle met soortgelyke waardes (homogeen) bevat. ID3 algoritme gebruik entropie om die homogeniteit van 'n monster te bereken.

Verder, wat is die definisie van entropie in masjienleer? Entropie , soos dit verband hou met Masjienleer , is 'n maatstaf van die ewekansigheid in die inligting wat verwerk word. Hoe hoër die entropie , hoe moeiliker is dit om enige gevolgtrekkings uit daardie inligting te maak. Om 'n muntstuk te draai is 'n voorbeeld van 'n aksie wat inligting verskaf wat ewekansig is. Dit is die essensie van entropie.

Mense vra ook, wat is die definisie van entropie in besluitboom?

Nasir Islam Sujan. 29 Jun 2018 · 5 min gelees. Volgens Wikipedia, Entropie verwys na wanorde of onsekerheid. Definisie : Entropie is die maatstawwe van onreinheid, wanorde of onsekerheid in 'n klomp voorbeelde.

Hoe bereken jy entropie en wins?

Inligtingswins is bereken vir 'n verdeling deur die geweegde entropieë van elke tak van die oorspronklike af te trek entropie . Wanneer 'n besluitboom opgelei word deur hierdie maatstawwe te gebruik, word die beste verdeling gekies deur te maksimeer Inligtingswins.

Aanbeveel: