互信息第4页

STP的配置和选路规则

STP是用来避免数据链路层出现逻辑环路的协议，运行STP协议的设备通过交互信息发现环路，并通过阻塞特定端口，最终将网络结构修剪成无环路的树形结构。

heiyay·2023-06-11 13:40

sklearn中的特征工程（过滤法、嵌入法和包装法）

目录编辑特征工程的第一步：理解业务Filter过滤法编辑方差过滤编辑-相关性过滤-卡方过滤-F检验-互信息法编辑嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper）特征工程的第一步：理解业务如果特征比较少且容易理解

喜欢吃豆·2023-06-09 23:49

关于ASP.NET三层架构的搭建

1、UIL表示层/表现层主要是存储Web方式与用户进行交互，实现前台交互信息的传输，以及后台处理后的信息显示。2、BLL业务逻辑层主要作为一个类似介质作用，将UIL与DAL进行连接，实现交互业务逻辑。

耨耨_NOUNOU·2023-06-08 01:15

使用PPMI改进共现矩阵

点互信息(PointwiseMutualInformation,PMI)：表达式如下，P(x)表示x发生的概率，P(y)表示y发生的概率，P(x,

算法技术博客·2023-04-19 18:30

两篇2023 ICLR多模态论文分享(模态互补性对多模态鲁棒性影响与对多模表示学习有效的单模学习)

该指标基于互信息神经估计器（MINE）来计算。提出了一个两阶段pipeline，分成数据生成阶段和度量计算阶段。

两面包+芝士·2023-04-18 03:43

游戏服务器如何搭建

在游戏中，服务器是一个运行在互联网上的计算机，它负责处理信息和数据，尤其是玩家之间的交互信息。以多人游戏为例，某个玩家

德迅--文琪·2023-04-16 12:23

可视化资源

博客国内北京大学可视化与可视分析博客浙江大学可视分析小组博客香港科技大学VIS_Lab的微博视物致知国外加拿大加尔戈里可视化实验室开设了一门交互信息可视化课程系统性地教授可视化，有很多不错的可视化研究分析如

secViz·2023-04-15 20:16

第二章自然语言处理与单词的分布式表示

基于计数的方法2.3.1基于Python的语料库的预处理2.3.2单词的分布式表示2.3.3分布式假设2.3.4共现矩阵2.3.5向量间的相似度2.3.6相似单词的排序2.4基于计数的方法的改进2.4.1点互信息

路哞哞·2023-04-15 13:52

图像融合评估指标Python版

除了几个特征互信息的指标没有成功复现之外，其他指标均可以通过这篇博客提到的Python程序计算得到，其中SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的可能无法与原来的程序保持一致，同时使用了一些矩阵运算加速了

Timer-419·2023-04-15 03:57

使用契约测试得不偿失？试试契约先行开发

在它们交互的过程中，会有服务的版本演进，交互信息的格式或方式就会产生变化，前后版本的接口可能并不兼容，甚至开发环境经常会宕机更新，加之不同服务的开发进度有快有慢，各团队的优先级有高有低，在开发过程中，服务间交互方式的匹配性就成了一

Thoughtworks思特沃克中国·2023-04-14 23:56

Autosar网络管理：Partial Networking

PN功能的实现也不能单单看某个模块，因为模块间的交互信息对网络状态的切换至关重要。对于PN功能，我主要想从CanNM和ComM两个模块谈，本篇先从CanNM聊。

NMR0574·2023-04-14 03:52

平均互信息与条件熵

文章目录平均互信息平均互信息与各类熵的关系维拉图条件熵平均互信息的性质平均互信息平均互信息定义I(X;Y)=E[I(x,y)]=H(X

timerring·2023-04-14 03:16

信息论——信源信息量和信息熵

目录一、概率基础知识二、信源信息量和信息熵离散有记忆信源信源的随机性信息量大小自信息量；该符号出现后，提供给接收者的信息量，表示信源符号的先验不确定性事件之间的互信息量：事件与事件之间的互信息量之所以存在

qq_36488756·2023-04-13 07:51

特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）

sklearn.feature_selection.mutual_info_regression(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors=3,copy=True,random_state=None)估计一个连续目标变量的互信息

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

特征选择之Fisher Score算法思想及其python代码实现

特征选择之卡方检验特征选择之互信息2、Fisherscore特征选择中的Fish

亨少德小迷弟·2023-04-12 08:46

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN八、变分自编码器（VAE）九、深度强化学习十、策略梯度方法十一、对象检测十二、语义分割十三、使用互信息的无监督学习

布客飞龙·2023-04-11 15:03

【三维基因组】Hi-C call loops？-choose juicer ! 之 step4

那么如果我们想要从.hic提取某一区域的交互信息的话，该如何操作呢？这就涉及到了juicerdump。

XuningFan·2023-04-10 04:07

论文阅读：On the User Behavior Leakage from Recommender System Exposure

aaHua_·2023-04-09 21:52

搭配--语义消岐

频率均值和方差假设检验---t检验-皮尔逊卡方检验-似然比-互信息非组成构词法--不可替换性有监督学习--无监督学习区分标准--数据分类是否已知

writ·2023-04-06 07:32

Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务OCL已有方法和相关工作面临挑战为了学好新的任务，模型需要修改参数，这导致了CF创新思路利用用互信息最大化，减少由交叉熵导致的特征

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:00

科赛网新人赛-员工满意度预测 MSE 0.02882

2.1单变量分析2.2多变量分析3.0特征工程3.1特征创建3.1.1笛卡尔积特征创建3.1.2使用number_project对average_monthly_hours进行加权3.2特征筛选3.2.1互信息法

_LvP·2023-04-03 20:49

App 架构之VIPER

VIPER由五部分组成：View、Interacator、Presenter、Entity、Router视图层（View）：与MVP或者MVVM的视图层类似，它包含与UI相关的一切操作，接收用户的交互信息

深度码农患者·2023-04-03 10:44

信道容量+平均互信息

两个主要的信息测度函数:1):如何描述在信道中传输的消息的信息量的大小，用：平均互信息描述，属于信息传输率问题。2):信道中最大的信息传输率是多少，这是传信能力问题。

遨游的laugh哥·2023-04-01 19:12

信道容量2

几种概率：目录一：信道的基本概念信道的分类信道的数学模型单符号离散信源信道疑义度平均互信息的物理意义条件互信息二：信道容量及其计算1：特殊信道2：离散对称信道的信道容量对称离散信道的性质准对称信道对称信道的通解

遨游的laugh哥·2023-04-01 19:12

Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation 论文笔记

Bi-SimCut介绍3-2、Bi-SimCut公式3-3、Bi-SimCut训练策略：双向预训练和单向微调四、代码阅读(损失函数部分)附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结一

ㄣ知冷煖★·2023-03-30 01:27

论文笔记：Cross-View Language Modeling: Towards Unified Cross-Lingual Cross-Modal Pre-training

帅帅梁·2023-03-29 01:01

认识图表

冬华_adbd·2023-03-26 00:56

熵、条件熵、信息增益（互信息）

信息增益首先明确一点，信息熵是信息量的期望！期望！期望！（各种信息熵都是如此，像熵、条件熵、信息增益）熵：表示随机变量的不确定性。当熵中的概率由数据估计(特别是最大似然估计)得到时，所对应的熵称为经验熵(empiricalentropy)。条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。当条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时，所对应的条件熵称为条件经验熵。设特征A有n个不同的取值{a1,

Bigvan·2023-03-22 18:07

25.1 查找函数：VLOOKUP函数动态图表

动态图表常规图表比较死板动态图表是活的体现在人机交互信息可视化无限变换动态图表制作imageimage步骤1.设置姓名--数据验证--序列--来源2.复制表头，在表头下输入公式=VLOOKUP(找什么，

沐沐jessica·2023-03-20 22:24

【斩笔·深秋】07.1117 记忆力篇2

众所周知，人的大脑分左脑和右脑，相互信息交换且有各自独立的意识活动。左脑负责语言逻辑数学顺序符号分析等，右脑则负责韵律节奏图画想像情感创造等。

一条红烧鱼呦·2023-03-18 16:32

dump—HiTC

那么如果我们想要从.hic提取某一区域的交互信息的话，该如何操作呢？这就涉及到了juicerdump。

XuningFan·2023-03-18 06:26

机器学习笔记（7）

李宏毅机器学习》决策树章节补充的内容：AdditionalReferences(熵的理解)学习目标：*信息量计算，原理*信息熵*证明0⩽H(p)⩽logn*联合概率，边缘概率*联合熵，条件熵，条件熵公式推导*互信息

trying52·2023-03-17 22:05

信息论基本概念

单符号离散模型信源每次输出一个单一符号，信宿每次接收一个单一符号信源（事件X）信宿（事件Y）自信息--自信息量--联合自信息量--条件自信息量其中表示的不确定度，表示已知的情况下，仍存在的不确定度熵（平均信息量）信源熵联合熵条件熵互信息信源发出的概率为信宿收到时推测信源发出的概率为互信息量定义为

echo_ye4·2023-03-16 07:20

特征选择的方法

特征选择的好处便于理解和可视化数据，降低计算及存储压力，对抗维数灾难提高准确率，增加模型泛化能力；总结一三大主流方法：过滤式，包裹式，嵌入式；过滤式：对特征重要性（方差，互信息，相关系数，卡方检验）排序选择

闫阿佳·2023-03-10 01:43

如何看待Arcsoft虹软的免费人脸识别SDK？

整个人脸识别运算都在SDK引擎内部，在离线与终端设备或者嵌入式应用中无需网络的交互信息，就可以独

KEAIILIN·2023-03-09 21:29

熵之道

熵的定义如下：熵条件熵的定义如下：条件熵，H(D|A=ai)就是在知道A的确切条件之后计算的熵H(D)和H(D|A)若从训练集得到，则分别称之为经验熵和经验条件熵；互信息=H(D)-H(D|A)信息增益

Mattina·2023-03-09 17:04

R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 论文笔记（介绍，模型结构介绍、代码、拓展KL散度等知识）

目录前言一、摘要二、R-Drop介绍三、R-Drop公式详解四、R-Drop计算流程附录0：代码附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结前言R-Drop——神经网络的正则化

ㄣ知冷煖★·2023-03-09 13:10

【自监督论文阅读笔记】What Makes for Good Views for Contrastive Learning?

在本文中，我们使用理论和实证分析来更好地理解视图选择的重要性，并认为我们应该减少视图之间的互信息(MI)，同时保持任务相关信息的完整性。

YoooooL_·2023-03-09 10:28

机器学习深版09：贝叶斯网络

机器学习深版09：贝叶斯网络文章目录机器学习深版09：贝叶斯网络1.复习1.信息熵（熵）2.交叉熵3.相对熵（KL散度）4.互信息5.信息增益6.概率三公式7.金条问题2.朴素贝叶斯以文本分类为例3.贝叶斯网络一个简单的贝叶斯网络全连接贝叶斯网络正常的贝叶斯网络实际案例分析特殊的贝叶斯网络其他解释说明

fafagege11520·2023-02-28 19:16

基于互信息和归一化互信息的医学图像配准算法matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.MATLAB核心程序......................................................forx=wzx1-rfield+wzx2:step:wzx1+rfield+wzx2%浮动图像相对参考图像平移+-rfield

我爱C编程·2023-02-07 09:52

贝叶斯网专题1：信息论基础

文章目录贝叶斯网专题前言第一部分：贝叶斯网基础1.1信息论基础1.1.1预备数学知识：Jensen不等式1.1.2熵1.1.3联合熵、条件熵、互信息1.1.4交叉熵和相对熵（KL散度）1.1.5互信息与变量独立贝叶斯网专题前言贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域

吴智深·2023-02-05 20:23

有状态API与无状态API的区别是什么

有状态API：server保存了client请求状态，client每次请求会带上请求状态的标识，server根据请求标识取出保存的交互信息，比如cookie与session。

A徐小帅·2023-02-05 06:57

python模型评估方法_1.机器学习之模型评估详解

常用的聚类模型评价指标有ARI评价法(兰德系数)、AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。

weixin_39915721·2023-02-02 14:04

NLP-信息熵、条件熵、互信息的简介

一、信息熵1948年,香农在他的《通信的数学原理》中提出了的概念，解决了信息的度量问题，如何理解信息的度量，通俗的解释就是有多少信息量，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的关系，信息熵代表了事件的不确定程度，概率越大，不确定程度越小，概率越小，不确定程度越大。比如某事情A经常发生，那么它的信息量就相对小，如果某件事B发生的概率极低，那么它的信息量就相对大。信息熵的定义如下：用一个例子来理解该公式

Huoyo·2023-02-02 00:59

MMIM(2021 EMNLP)分级互信息最大化

ImprovingMultimodalFusionwithHierarchicalMutualInformationMaximizationforMultimodalSentimentAnalysis研究问题（Question）：提出了一个名为(MMIM)，它在层次上最大化互信息

肉嘟嘟的zhu·2023-02-01 04:07

熵与互信息

信息量的直观概念现在我们来猜一个古人，给你三句话，你来比较一下他们的信息量：1、他是《水调歌头(明月几时有)》的作者。2、他是唐宋八大家之一。3、他是宋朝人。这几句话谁的信息量大，谁的信息量少呢？第一句话可以确定这个人是谁，第二句话确定不了，但是有八个人符合条件，而第三句话，符合条件的人就太多了。直觉上，我们觉得第一句话信息量最大，第二句话差一点，但是比第三句话的信息量要多。现在，我们就有了一个对

剑侠飞蓬·2023-01-28 17:27

特征选择---过滤法（特征相关性分析方差、卡方、互信息）

https://blog.csdn.net/dili8870/article/details/101506788一、绘图判断一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关散点图seaborn.scatterplot#散点图矩阵初判多变量间关系data=pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100,columns=['A','B','C','D'])pd.pl

lizz2276·2023-01-28 15:09

[整理] 理解各种 “熵”

通俗理解各种"熵"1.自信息量2.联合信息熵与条件信息熵2.1联合信息熵2.2条件信息熵2.3熵的强可加性*3.互信息3.1互信息基本概念3.2互信息、信息熵和条件熵*4.交叉熵与相对熵4.1交叉熵4.2

WangMH_CHN·2023-01-27 08:36

信息熵的计算公式_知识卡片信息熵

前言：本文讲解了机器学习需要用到的信息论中关于信息熵的知识，并用代码演示如何计算信息熵和互信息。

weixin_39826984·2023-01-26 09:59

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