У нас вы можете посмотреть бесплатно Entropy Explained | Module 2 Ep 2 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this video, we learn how to measure uncertainty in data using entropy — the foundation of how decision trees choose their questions. You will learn: • Shannon's key insight: rare events carry more information • The information content formula: I(x) = -log₂(p(x)) • How entropy measures average surprise across outcomes • Why entropy is zero for pure data and maximized for even splits • Why decision trees care about entropy This is Episode 2 of our Decision Trees series (Module 2).