认贼为子-windows驱
端午粽子香,端午粽子甜,端午的祝福送心间;端午的粽子黏,端午的粽子满,端午的问候不会晚。端午节又到,祝你端午快乐,好运连连。
1,信息论 1.1 信息量 机器学习的本质是信息论。在信息论中,首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵,就是这段信息的不确定性,即是信息量。如果一段信息,我无论怎么解读都正确,就没有信息量。如果一个信息,我正确解读的概率极低,就包含了极大信息量。 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为χ
端午粽子香,端午粽子甜,端午的祝福送心间;端午的粽子黏,端午的粽子满,端午的问候不会晚。端午节又到,祝你端午快乐,好运连连。
1,信息论 1.1 信息量 机器学习的本质是信息论。在信息论中,首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵,就是这段信息的不确定性,即是信息量。如果一段信息,我无论怎么解读都正确,就没有信息量。如果一个信息,我正确解读的概率极低,就包含了极大信息量。 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为χ