摘要: 系统不确定性的度量 先来看2个概念. 信息熵 $$h(\theta)=\sum_{j=0}^n \theta_jx_j$$ 基尼系数 $$G=1-\sum_{i=0}^n p_i^2$$ 二者都反映了信息的不确定性,是信息不确定性的不同评价标准. 关于信息熵,在数学之美中,有一段通俗易懂的例子. s 阅读全文
posted @ 2018-11-28 15:39 core! 阅读(637) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 系统不确定性的度量 先来看2个概念. 信息熵 $$h(\theta)=\sum_{j=0}^n \theta_jx_j$$ 基尼系数 $$G=1-\sum_{i=0}^n p_i^2$$ 二者都反映了信息的不确定性,是信息不确定性的不同评价标准. 关于信息熵,在数学之美中,有一段通俗易懂的例子. s 阅读全文
posted @ 2018-11-28 15:33 core! 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑