AI产品经理必知的100个专业术语

信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameTheory)博弈论研究战略情况下的决策制定,适用于经济学、政治学等领域。86、统计显著性(StatisticalSignificance)统计显著...

信息论的意义

算法效率:信息论的原理帮助计算机科学家评估算法的信息处理效率,优化数据结构和算法设计,提升计算性能。机器学习:在机器学习中,信息增益是衡量特征重要性的关键指标,基于信息论原理的决策树算法就是利用这一概念进行特征选择和分类。生物学与遗传学基因信息:信息论提供了一种量化DNA序列携带信息量的方法,帮助生物学家...

一文通俗讲透决策树模型|基尼|算法|拟合|复杂度_网易订阅

信息增益比也就是信息增益除以信息熵,这样可以减少偏向取值较多信息熵较大的特征。相应的,使用信息增益比缺点是:信息增益比偏向取值较少的特征。综上两种指标,可以在候选特征中找出信息增益高于平均水平的特征,然后在这些特征中再选择信息增益率最高的特征。Cart决策树的指标:基尼系数(分类树)或平方误差损失(回归...

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返回最高信息收益的属性。64、什么是决策树中的剪枝?剪枝是机器学习和搜索算法中的一种技术,它通过移除决策树中对实例分类作用不大的部分来减少决策树的大小。当我们删除一个决策节点的子节点时,这个过程被称为剪枝或反向分裂过程。65、什么是...

计算美学前沿速递:用信息论“重新发现”风景画艺术史

如图4所示,对于风景画,信息增益最大的划分(第一次划分),有很大概率是水平划分(图中蓝线)。较小概率为竖直划分竖直的划分(图中黄线)。这意味着水平划分的信息增益明显更大,但对于抽象派的画作,却没有这么明显的规律。这是符合我们对艺术品的一般认知的,即风景画有上下区分的构图,而抽象画则没有这样的构图。

关于深度学习你必须知道的几个信息理论概念

交互信息获取随机变量之间的依赖性,比一般的相关系数更具广义性,后者只表现线性关系(www.e993.com)2024年11月7日。数学定义两个离散随机变量X和Y的交互信息定义为:其中p(x,y)是X和Y的联合概率分布,p(x)和p(y)分别是X和Y的边缘概率分布。应用在贝叶斯网络中,可以使用交互信息来确定变量之间的关系结构...