Notice
Recent Posts
Recent Comments
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- javascript
- Injection
- idapython
- mock.patch
- Ransomware
- why error
- x64
- debugging
- ida
- Analysis
- idapro
- svn update
- ecma
- hex-rays
- commandline
- open office xml
- ida pro
- Rat
- TensorFlow
- error fix
- idb2pat
- Python
- data distribution
- h5py.File
- error
- 포인터 매핑
- malware
- MySQL
- pytest
- NumPy Unicode Error
Archives
- Today
- Total
목록data distribution (1)
13 Security Lab
Information Gain 개념와 원리 이해하기
information gain 은 information theory 에서 온 개념으로서 machine learning 의 decision tree 를 통해서 알게 되었다. 1. Information Gain 어떤 분류를 통해서 얼마나 information (정보) 에 대한 gain (이득) 이 생겼는 지를 나타낸다. 이 개념은 Entropy 를 통해 계산한다. (엔트로피는 아래서 설명) 어떤 속성(특징)을 선택함으로서 데이터를 더 잘 구분하게 되는 것이다. IG(Information Gain)가 클 수록 "변별력이 좋다" 고 표현 할 수 있다. Information gain theory에서는 모든 사건이 평균적인 확률을 지닐 때 가장 엔트로피가 높게 나타난다고 표현한다. Information gain 의..
Computer Science/Study
2018. 7. 6. 21:41