决策树信息熵计算例题 什么是信息熵？
什么是信息熵？
信息是一个非常抽象的概念。人们常说信息多，或者信息少，但很难说到底有多少信息。例如，一本50万字的中文书包含多少信息。
直到1948年香农提出“信息熵”的概念，他才解决了信息的定量测量问题。信息熵一词是C.E.香农从热力学中借用来的。热力学中的热熵是表征分子状态无序程度的物理量。Shannon用信息熵的概念来描述信息源的不确定性。
信息论之父克劳德·埃尔伍德·香农首先在数学语言中阐述了概率与信息冗余的关系。
信息论之父C.E.Shannon在1948年发表的论文《通信的数学理论》中指出，任何信息都有冗余，这与信息中每个符号（数字、字母或单词）的概率或不确定性有关。
基于热力学的概念，Shannon将排除冗余的平均信息量称为“信息熵”，给出了计算信息熵的数学表达式。
算法的核心是什么，数学就是算法吗？
我认为这种理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而实现的手段是通过代码编程，所以算法的核心是数学，基本上是精确的。但是说数学是一种算法是一个大问题。数学涉及面很广。它是一个自洽系统。随着人类认识水平的提高，数学也在不断发展，许多新的数学工具被开发出来帮助我们解决实际问题。
因此，如果数学是它背后的真理理论，那么算法就是用部分真理来帮助我们解决一些具体问题。这是我的理解。
从哪本书开始学习Python比较好？
如果是基本的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
29岁想学python，有哪些建议？
学习Python与年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。
就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
决策树信息熵计算例题 决策树信息增益的计算公式 基于信息熵的决策树算法
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