Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información

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Diferencia entre Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información

Aprendizaje basado en árboles de decisión vs. Teoría de la información

Aprendizaje basado en árboles de decisión utiliza un árbol de decisión como un modelo predictivo que mapea observaciones sobre un artículo a conclusiones sobre el valor objetivo del artículo. La teoría de la información, también conocida como teoría matemática de la comunicación (Inglés: mathematical theory of communication) o teoría matemática de la información, es una propuesta teórica presentada por Claude E. Shannon y Warren Weaver a finales de la década de los años 1940.

Similitudes entre Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información

Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información tienen 1 cosa en común (en Unionpedia): Entropía (información).

Entropía (información)

En el ámbito de la teoría de la información la entropía, también llamada entropía de la información y entropía de Shannon (en honor a Claude E. Shannon), mide la incertidumbre de una fuente de información.

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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas

En qué se parecen Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información
Qué tienen en común Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información
Semejanzas entre Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información

Comparación de Aprendizaje basado en árboles de decisión y Teoría de la información

Aprendizaje basado en árboles de decisión tiene 43 relaciones, mientras Teoría de la información tiene 63. Como tienen en común 1, el índice Jaccard es 0.94% = 1 / (43 + 63).

Referencias

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