机器学习

这里记录一下对于新手(对,说的就是本人)学习kears框架时用来提升准确率的一些tip,但这里都是"术"的层面,而对于"道”,还是要看数学.全文以深度学习界的"hello world”-手写数字识别为例.

朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，贝叶斯概率引入先验知识和逻辑推理来处理不确定命题。又可以称为“条件概率”（Conditional probability），与之相对的则是“频数概率”（frequency probability）。

决策树是机器学习中一种简单明了的分类算法，用程序语言描述就是if...elif...else...，关键问题则是如何选择合适的特征对数据集进行切割，常见算法有： ID3、C4.5、CART等。

今天主要记录一下ID3这个算法，想使用这个算法首先要了解信息增益，想了解信息增益则要先明白什么是"熵”。熵描述了一个系统的混乱复杂程度，有一个理论叫做"熵增加”，含义就是一个没有外力干涉的系统混乱程度总是增加的，比如一个房间如果没人打扫的话只会越来越混乱，而不会自己变得整洁。