特征选择--信息增益(相对熵、KL散度、KL距离)
来源:互联网 发布:淘宝手机端的收藏链接 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 20:42
在信息增益中,衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息,带来的信息越多,该特征越重要。
对一个特征而言,系统有它和没它时信息量将发生变化,而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量,就是熵。
0 0
- 特征选择--信息增益(相对熵、KL散度、KL距离)
- 熵 信息增益 相对熵(KL散度) 互信息
- KL散度(相对熵,信息增益)学习笔记
- KL距离(相对熵)
- KL距离(相对熵)
- KL距离 相对熵
- KL距离(相对熵)
- Kullback–Leibler divergence(相对熵,KL距离,KL散度)
- 相对熵(KL散度)
- 相对熵(KL散度)
- 相对熵(KL散度)
- 相对熵(KL散度)
- 相对熵(KL散度)
- KL 散度,相对熵
- KL 散度,相对熵
- KL散度=KL距离
- 熵,互信息,KL距离(相对熵),交叉熵
- KL距离——相对熵(Relative Entropy)
- 电路问题解答
- 进程通信之管道通信
- Android高德地图步行路径规划错乱的问题解决[问题一]
- golang中协程同步sync.waitGroup
- 知识分享——MySql事务
- 特征选择--信息增益(相对熵、KL散度、KL距离)
- 指针
- 你会写“atoi”吗???
- Entity Framework-database first 控制台程序
- Maven学习(五)-- 聚合与继承
- 记一次部门迎新趣味竞技活动
- PB常用函数
- CXF客户端添加拦截器报错
- kmp算法