机器学习常用的与熵有关的算法

机器学习中常用的与熵有关的算法包括：

1. 决策树算法：决策树算法中使用的信息增益来度量特征的纯度，信息增益实际上就是根据熵的定义计算出来的。

2. 熵正则化的神经网络算法：在神经网络模型中，可以使用熵正则化来约束模型的复杂度，防止过拟合。

3. 最大熵模型算法：最大熵模型是一种用于分类和预测的统计学习方法，其基本思想是在满足约束条件的前提下，选择最大熵的模型。

4. 信息熵聚类算法：信息熵聚类算法是一种基于熵的聚类方法，其将聚类问题看作是最小化簇内的信息熵和最大化簇间的信息熵之和。

总之，熵作为信息论的基本概念，在机器学习中有着广泛的应用。