drzewo decyzyjne I(P)

Procesy stochastyczne. Sposoby racjonalizowania wielkich ilości informacji. Matematyka w naukach społecznych.
oll3i
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 17
Rejestracja: 11 cze 2007, o 14:26
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: warszawa

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: oll3i » 30 sie 2007, o 19:42

I(P)=-(5/14log5/14+9/14log9/14)=0.940
Prosze o wytlumaczenie jak to zostalo wyliczone?



Dziekuje
Rekrutacja Instytut Matematyczny, Uniwersytet Wrocławski (gif)

Awatar użytkownika
scyth
Gość Specjalny
Gość Specjalny
Posty: 6392
Rejestracja: 23 lip 2007, o 15:26
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Warszawa
Podziękował: 3 razy
Pomógł: 1087 razy

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: scyth » 31 sie 2007, o 14:41

Możesz napisać całe zadanie (i może jakiś \(\displaystyle{ L_AT^EX}\)).

oll3i
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 17
Rejestracja: 11 cze 2007, o 14:26
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: warszawa

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: oll3i » 31 sie 2007, o 18:00

I(P)=-(\(\displaystyle{ \frac{5}{14}}\) log\(\displaystyle{ \frac{5}{14}}\)+\(\displaystyle{ \frac{9}{14}}\)log\(\displaystyle{ \frac{9}{14}}\))=0.940
Ostatnio zmieniony 4 wrz 2007, o 02:29 przez oll3i, łącznie zmieniany 2 razy.

33
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2
Rejestracja: 3 wrz 2007, o 17:48
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: www

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: 33 » 3 wrz 2007, o 19:13

Shannon, entropia zmiennej losowej dyskretnej, przyjmujacej wartosci \(\displaystyle{ {x_{i}
...x_{n}}\)

\(\displaystyle{ -\sum_{i=1}^{n} p(x_{i})\log_{2} p(x_{i})}\)
bitow/symbol, gdzie:
\(\displaystyle{ p(x_{i}) = Pr(X=x_{i})}\)
\(\displaystyle{ n=2, Pr(X=no)=5/14,..}\)

oll3i
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 17
Rejestracja: 11 cze 2007, o 14:26
Płeć: Kobieta
Lokalizacja: warszawa

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: oll3i » 4 wrz 2007, o 01:14

rozumiem skad sie wzielo 5/14 i 9/14 chodzilo mi o I(P) i otrzymany wynik 0.940 bo mi wychodzi inny wynik

33
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2
Rejestracja: 3 wrz 2007, o 17:48
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: www

drzewo decyzyjne I(P)

Post autor: 33 » 4 wrz 2007, o 14:28

podstawiamy prawdopodobienstwa do wzoru i wychodzi w zaleznosci od uzytej podstawy logarytmu (2,e,10) odpowiednio (bitow,natow,banow)
w tym wypadku (\(\displaystyle{ log_{2}}\)) .9402859585

ODPOWIEDZ