熵是信息论中的一个核心概念，最初由克劳德·香农提出。它是用来量化信息中的不确定性或混乱度的度量。在信息论中，熵可以理解为传输的信息量或系统的无序程度。我们通过信息增益构建决策树，决策树类似于if else条件流程，我们可以使用python的绘图工具画出来。决策树的范例，如下，我们通过决策树就可以直接得到预测结果。

通过上面那个小例子，我们已经知道了，梯度下降算法常用于最小化代价函数（或损失函数），以此来优化模型的参数。代价函数衡量的是模型预测值与实际值之间的差异。通过最小化这个函数，我们可以找到模型预测最准确的参数。

探讨了一个回归任务——预测住房价格，用到了线性回归、决策树以及随机森林等各种算法。本次中我们将把注意力转向分类系统。我们曾经对MNIST进行了分类任务，这次我们重新回到这里，细致的再来一次。Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮助你下载流行的数据集。MNIST也是其中之一。获取之：结果是:共有7万张图片，每张图片有784个特征。因为图片是28×28像素，每个特征代表了一个像素点的强度，从0

有时候人操作说不定还搞错了也未可知。就算人出色的完成了，你的领导告诉你，自行车没什么用，我要山地车。我们写一个自动化程序，帮我们爬取我们要的东西，可能 自行车 改为 山地车就完事了，你也可以配置，但是如果 今天爬 亚马逊，明天不爬亚马逊了，明天要一个 Bestbuy 上的电脑产品，说 业务后天就要，蛋疼了 ，通宵了一晚上。我的主语言并非Python，我对Python的熟悉程度不过是继承于java，

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