info演算法

❶ InfoHash是什麼

InfoHash表示哈希方法名，這里還可以使用ED2K，AICH，SHA1和MD5等。這個值是文件的標識符，是不可缺少的。

一般翻譯做散列、雜湊，或音譯為哈希，是把任意長度的輸入通過散列演算法變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。

這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間通常遠小於輸入的空間，不同的輸入可能會散列成相同的輸出，所以不可能從散列值來確定唯一的輸入值。簡單的說就是一種將任意長度的消息壓縮到某一固定長度的消息摘要的函數。

(1)info演算法擴展閱讀

磁力鏈接最常見的用途是基於文件內容的散列函數值來鏈接到特定文件，生成一個唯一的文件識別符，類似於ISBN。

不像常規的識別符，內容散列可以被任意一位持有此文件的人生成，所以並不需要一個中心機構，這使其在文件共享領域經常被用作搜索條件，因任何人都可以分發一個磁力鏈接來確保該鏈接指向的資源就是他想要的，而和得到該資源的方式無關。

❷ 什麼是ID3演算法

ID3演算法是由Quinlan首先提出的。該演算法是以資訊理論為基礎，以信息熵和信息增益度為衡量標准，從而實現對數據的歸納分類。以下是一些資訊理論的基本概念：
定義1：若存在n個相同概率的消息，則每個消息的概率p是1/n，一個消息傳遞的信息量為-Log2(1/n)
定義2：若有n個消息，其給定概率分布為P=(p1,p2…pn)，則由該分布傳遞的信息量稱為P的熵，記為
。
定義3：若一個記錄集合T根據類別屬性的值被分成互相獨立的類C1C2..Ck，則識別T的一個元素所屬哪個類所需要的信息量為Info(T)=I(p)，其中P為C1C2…Ck的概率分布，即P=(|C1|/|T|,…..|Ck|/|T|)
定義4：若我們先根據非類別屬性X的值將T分成集合T1,T2…Tn，則確定T中一個元素類的信息量可通過確定Ti的加權平均值來得到，即Info(Ti)的加權平均值為：
Info(X, T)=(i=1 to n 求和)((|Ti|/|T|)Info(Ti))
定義5：信息增益度是兩個信息量之間的差值，其中一個信息量是需確定T的一個元素的信息量，另一個信息量是在已得到的屬性X的值後需確定的T一個元素的信息量，信息增益度公式為：
Gain(X, T)=Info(T)-Info(X, T)
ID3演算法計算每個屬性的信息增益，並選取具有最高增益的屬性作為給定集合的測試屬性。對被選取的測試屬性創建一個節點，並以該節點的屬性標記，對該屬性的每個值創建一個分支據此劃分樣本.
數據描述
所使用的樣本數據有一定的要求,ID3是:
描述-屬性-值相同的屬性必須描述每個例子和有固定數量的價值觀。
預定義類-實例的屬性必須已經定義的,也就是說,他們不是學習的ID3。
離散類-類必須是尖銳的鮮明。連續類分解成模糊范疇(如金屬被「努力,很困難的,靈活的,溫柔的,很軟」都是不可信的。
足夠的例子——因為歸納概括用於(即不可查明)必須選擇足夠多的測試用例來區分有效模式並消除特殊巧合因素的影響。
屬性選擇
ID3決定哪些屬性如何是最好的。一個統計特性,被稱為信息增益,使用熵得到給定屬性衡量培訓例子帶入目標類分開。信息增益最高的信息(信息是最有益的分類)被選擇。為了明確增益,我們首先從資訊理論借用一個定義，叫做熵。每個屬性都有一個熵。