交叉熵误差（cross entropy error)
熵真是一个神奇的东西，据说之所以把它命名为熵就是因为它难以理解 但是它确实是一个很有用的西东，光机器学习里面，就经常见到它的身影，决策树要用到它，神经网络和logistic回归也用到了它。 先说熵的定义： 熵定义为信息的期望，某个待分类事物可以划分为多个类别，其中类别的信息为(为的概率)： 熵为所有类别的信息期望值： 交叉熵误差： 为实际的分类结果， 为预测的结果，（ 并且 ） 这个函数被
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