深入浅出ML之Entropy-Based家族
本文转自：http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter2-entropy-based-family/ 基本概念 熵与信息熵 如何理解熵的含义？ 自然界的事物，如果任其自身发展，最终都会达到尽可能的平衡或互补状态。举例： 一盒火柴，（人为或外力）有序地将其摆放在一个小盒子里，如果不小心火柴盒打翻了，火柴会“散乱”地洒在地板上。此时火柴虽然很乱，但这是它
相关文章
- 1. 深入浅出ML之Regression家族
- 2. 深入浅出ML之Tree-Based家族
- 3. 深入浅出ML之Clustering家族
- 4. 深入浅出ML之Factorization家族
- 5. 深刻浅出ML之Clustering家族
- 6. 深刻浅出ML之Kernel-Based家族
- 7. 深刻浅出ML之Factorization家族
- 8. 深刻浅出ML之Boosting家族
- 9. 深刻浅出ML之Regression家族
- 10. 深刻浅出ML之Entropy-Based家族
- 更多相关文章...
- • C# 文件的输入与输出 - C#教程
- • XSL-FO 输出 - XSL-FO 教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • YAML 入门教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
