反向連結 · 机器学习

信息熵（Information Entropy）是[[香农]]在1948年提出的概念，用以量化訊息的不確定性或隨機性。它表示在[[离散随机变量]]的所有可能結果中，平均所需的最小[[位元]]数来[[编码]]该变量的取值。資訊熵越高，代表訊息越不可預測、訊息量越大；相反，熵值越低則表示訊息越有序、冗餘越多。此概念不僅是[[信息理论]]的核心，也被廣泛應用於[[

## 概念簡介 隨機編碼是一種利用[[随机数]]或隨機程序生成數位編碼的技術，屬於現代資訊科學的核心領域。其核心思想是通過不可預測的隨機序列，來提升資料傳輸的保密性與錯誤檢測能力，常與[[加密算法]]、[[信息论]]、[[数据压缩]]等概念相互配合。 ## 應用場景 - 加密通訊：利用隨機編碼產生的密鑰可增強[[信息安全]]的強度。 - 錯誤更正：在[[网络

监督式学习（Supervised Learning）是 [[机器学习]] 中最常見的範式之一。 其核心思想是在訓練階段為模型提供帶有標籤的資料，即每個樣本都伴隨一個已知的目標值，使得模型能夠通過比較預測結果與真實標籤來調整參數，最小化 [[损失函数]]。 常用的任務包括 [[分类任务]] 與 [[回归分析]]，前者用於將輸入劃分到離散的類別，後者預測連續的數

数学模型是一套以[[数学]]语言和符号，对现实现象或系统进行抽象表示的工具。它通过[[方程式]]、[[函数]]以及[[统计模型]]等形式，把复杂实际问题转化为可计算、可分析的结构，进而帮助研究者预测趋势、优化决策并深入了解系统行为。 数学模型广泛应用于[[物理学]]、经济学、工程学、生物学等领域，例如在[[机器学习]]中进行回归模型的构建，或在气象预测中使用