熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主
哈夫曼算法原理 Wikipedia上面说的非常清楚了,这里我就不再赘述,直接贴过来了. 1952年, David A. Huffman提出了一个不同的算法,这个算法能够为不论什么的可能性提供出一个理想的树.香农-范诺编码(Shanno-Fano)是从树的根节点到叶子节点所进行的的编码,哈夫曼编码算法却是从相反的方向,暨从叶子节点到根节点的方向编码的. 为每一个符号建立一个叶子节点,并加上其对应的发生频率 当有一个以上的节点存在时,进行下列循环: 把这些节点作为带权值的二叉树的根节点,左右子树为空
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma