<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Machine-Learning - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/machine-learning/</link>
        <description>Machine-Learning - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Tue, 08 Sep 2026 14:45:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/machine-learning/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Entropy (Shannon Entropy): Đo lường sự bất ngờ và độ hỗn tạp thông tin</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/entropy/</link>
    <pubDate>Tue, 08 Sep 2026 14:45:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/entropy/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Năm 1948, nhà toán học Claude Shannon đặt nền móng cho thời đại số với bài báo kinh điển <em>&ldquo;A Mathematical Theory of Communication&rdquo;</em>. Trọng tâm công trình ấy là câu hỏi tưởng chừng mang tính triết học: <strong>Làm thế nào để lượng hoá &ldquo;lượng thông tin&rdquo; chứa trong một thông điệp?</strong></p>
<p>Câu trả lời của Shannon là khái niệm <strong>Entropy</strong> — thước đo độ bất định (uncertainty) và mức độ hỗn tạp của một nguồn dữ liệu. Trong học máy, Entropy chính là tiêu chí phân nhánh nền tảng của các thuật toán cây quyết định nổi tiếng như ID3 và C4.5.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
