互信息第5页

python计算互信息_Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现

MICMIC即：MaximalInformationCoefficient最大互信息系数。

sherlockhj·2023-01-14 23:20

特征筛选10——MIC最大信息系数（有监督筛选）

理论部分可以参考：https://blog.csdn.net/qq_27586341/article/details/90603140互信息也是通过衡量x与y的线性关系，来判断特征的重要性，整个算法的思路是

呆萌的代Ma·2023-01-14 23:20

归一化的互信息

归一化的互信息_weixin_43177538的博客-CSDN博客_归一化互信息如何理解归一化互信息_帅气小猴的博客-CSDN博客_归一化互信息

phymat.nico·2023-01-12 12:47

NMI计算

介绍：NMI(NormalizedMutualInformation)，标准化互信息。常用于聚类，度量聚类结果与数据集真实情况的相似度。NMI的值∈[0,1]。

Micheal超·2023-01-12 12:17

如何理解归一化互信息

一、认识熵：Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢?我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,因为反正这件事情会发生,因此可以认为我们没有接收到信息.但是要是一件平时觉得不可能发生的事情发生了,那么我们接收到的信息要大得多.因此,我

帅气小猴·2023-01-12 12:15

NMI(Normalized Mutual Information)

NMI(NormalizedMutualInformation)NMI(NormalizedMutualInformation)，归一化互信息。

卿与·2023-01-12 12:14

KDD 2020 | 会话推荐系统新进展：基于互信息最大化的多知识图谱语义融合

论文标题：ImprovingConversationalRecommenderSystemsviaKnowledgeGraphbasedSemanticFusion论文来源：ACMSIGKDD2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.04032会话推荐系统(conversationrecommendersystem,CRS)旨在通过交互式的会话给用户推荐高质量的商品。

mishidemudong·2023-01-11 16:06

【领域泛化论文阅读】Learning to Diversify for Single Domain Generalization

样式补充模块和任务模型通过最小-最大互信息优化策略

S L N·2023-01-10 11:51

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

阿里云天池大赛赛题解析——特征工程目录【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

数据降维和特征选择的区别，特征选择常用算法综述，用于文本分类的特征选择算法

（2）MI(MutualInformation)互信息法互信息法用于衡量特征词与文档类别直接的信息量。如果某个特征词的频率很低，那么互信息得分就会很大，因此互信息法倾向"低频"的特征词。相对的词频很

一只tobey·2023-01-08 09:50

自然语言处理（持续更新中...）

文章目录@[TOC](文章目录)前言#一、文本表示1.1词的独热表示1.2词的分布式表示1.2.1分布式语义假设1.2.2点互信息1.2.3奇异值分解1.3词嵌入式1.4文本的词袋表示二、自然语言处理任务

苦练操作系统·2023-01-04 15:07

【信息论与编码沈连丰】第二章：信息的度量

【信息论与编码沈连丰】第二章：信息的度量2.1度量信息的基本思路2.2信源熵和条件熵2.3互信息量和平均互信息量2.1度量信息的基本思路单符号离散信源：如果信源发出的消息是离散的、有限或无限可列的符号或数字

傻fufu滴人儿～·2023-01-04 13:04

机器学习常用特征筛选方法

文章目录背景题目特征筛选Filter过滤法方差过滤相关性过滤卡方过滤F检验互信息灰色关联度分析（GRA）Wrapper包装法Embedded嵌入法使用SelectFromModel选取特征（FeatureselectionusingSelectFromModel

芸兮·2023-01-04 11:12

文本分类（LSTM+PyTorch）

常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等；接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等；训练分类器，后面只

樱岛の鲸·2023-01-04 07:36

机器学习理论之（9）：特征选择 Feature Selection

文章目录为什么要进行特征选择特征选择的主要目标其他目标特征选择的方法Filtering过滤法PointwiseMutualInformation(PMI)逐点互信息法Mutualinformation(

暖仔会飞·2023-01-02 07:16

[ TNNLS ] Hyperspectral and SAR Image Classification via Multiscale Interactive Fusion Network

采用不同卷积核提取多尺度信息然后通过聚合融合，不能保证多尺度提取核融合的有效性，增加了模型参数和复杂性多源数据特征融合卷积局部特征提取能力强，多源数据远程位置间的依赖性无法传输本文提出一种基于多尺度交互信息提取的高

song_3211·2023-01-01 12:33

Leora_lh·2022-12-31 09:35

西瓜ggg·2022-12-31 09:35

信息安全—密码学信息熵信息理论基础—熵的概念(熵、联合熵、条件熵、平均互信息)

数学基础：概率论乘法法则两个事件相互独立：P(A∩B)=P(A)×P(B)·意思是事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率×事件B发生的概率··举个栗子：掷两枚硬币硬币同时立着的概率=掷一枚硬币立着的概率×再掷一枚··硬币立着的概率。两个事件非独立：P(A∩B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)·意思是事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率×在事件A发生的概率下事·件B

Lmars97·2022-12-31 09:04

圆月弯刀鞘·2022-12-31 09:58

自然语言处理复习提纲

segmentation最大匹配(正向/逆向/双向消歧.)最大最小匹配(发现歧义)全切分/最大可能切分词性标注规则方法(词典+规则+消歧)语言模型高维稀疏ZipfLawfrequency*rank=constant特征选择互信息零概率平滑

MatrixCancer·2022-12-31 08:12

【互信息驱动：可逆神经网络】

MutualInformation-drivenPan-sharpening（互信息驱动的全色锐化）全色锐化的目的是综合纹理丰富的全色图像和多光谱图像的互补信息，生成纹理丰富的多光谱图像。

小郭同学要努力·2022-12-31 08:40

信息论复习二：离散信道及其容量

接下来就是重要概念：信息熵速率即信源熵乘以单位时间发送的符号数；接收熵速率即平均互信息乘以信道单位时间内传输的符号数；信息传输率为平均互信息；信道容量为最大的信息传输率，但信道容量不和信源分布有关，只和信道本身有关

菜yuan~·2022-12-30 14:20

从互信息角度理解生成对抗网络：infoGAN

文章目录回顾：生成对抗网络GenerativeAdversarialNets从互信息角度理解GANInfoGAN:一种用了2次变分来近似推断的方法GAN其实在错误的方向上优化参考资料回顾：生成对抗网络GenerativeAdversarialNetsGAN

Jie Qiao·2022-12-28 08:26

【论文阅读】AD-GCL：Adversarial Graph Augmentation to Improve Graph Contrastive Learning

目录摘要1引言2准备工作2.1学习图表示2.2GNNs2.3互信息最大化3对抗性图对比学习3.1AD-GCL的理论动机及制定3.2通过可学习的边缘扰动实例化AD-GCL3.2.1可学习的EdgeDroppingGDA

Cziun·2022-12-28 07:52

MiNE|互信息估计代码|pytorch版本

互信息使用在任意shape张量的改法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimportmatplotlib.pyplotaspltimportosos.environ

思考实践·2022-12-28 01:33

自然语言处理：有关单词含义理解、word2vec单词分布式表示的总结

基于计数的方法:使用corpus语料库（大量文本数据）生成单词的共现矩阵（对每个单词统计周围单词的数量生成的矩阵，3共现矩阵的大小为（len(word_to_id),len(word_to_id))，改进：点互信息的共现矩阵

菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

【CVPR2022】基于视频的人体姿态估计中的时间特征对齐和互信息最大化

TemporalFeatureAlignmentandMutualInformationMaximizationforVideo-BasedHumanPoseEstimation文章目录Abstract一、方法1.FeatureAlignment2.MutualInformationObjective二、实验Abstract多帧人体姿态估计是具有挑战性的，因为快速运动和姿态遮挡经常发生在视频中。最

JOJO-XU·2022-12-26 17:01

决策树与随机森林

决策树中的信息增益等价于训练数据集中类与特征的互信息。2.生成（步骤和公式的话，《统计学习方法》讲的很清楚）决策树学习采用自顶向下的递归方法，以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的

JNYxiaocao·2022-12-24 08:59

图像互信息（MI）的计算（Python版本）

此篇文章用Python编写MI计算两张图片的相似性MI值越高，相互包含的信息量越多，图像匹配程度越好，当两区域或图像完全相同时，它们值最大。fromsklearn.metrics.clusterimportmutual_info_scoreimportnumpyasnppath1=''path2=''img1=cv2.imread(path1)img2=cv2.imread(path2)img_r

终结者之二·2022-12-23 15:32

SPCL：Siamese Prototypical Contrastive Learning

/abs/2208.08819BMVC2021abstractCSL(ContrastiveSelf-supervisedLearning)的一个缺点是，对比损失函数需要大量的负样本，以提供更好的理想互信息边界

星空的眼眸·2022-12-23 14:19

机器学习基础补习07---最大熵模型

本次目标（1）理解并掌握熵Entropy的定义理解“Huffman”编码是所有编码中总编码长度最短的“熵含义（2）理解联合熵H（X，Y）、相对熵D（X||Y）、条件熵H（X|Y）、互信息I（X，Y）的定义和含义

多欢喜 ·2022-12-22 16:36

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

-知乎(zhihu.com)信息熵、条件熵、交叉熵、相对熵互信息什么是「互信息」-知乎(zhihu.com)信息增益信息增益表示得知特征的信息而使得类的信息不确定性减少的程度。信息增益是决策树ID3

jiangchao98·2022-12-22 07:34

[论文笔记] A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features

1.Introduction大多数的信息抽取的联合学习模型使用task-specific分类对独立实体进行标记而不是使用实体之间的交互信息。论文提出名为O

THOOOR·2022-12-20 20:42

『ML』用Python实现聚类效果的评估（轮廓系数、互信息）

本文介绍两种聚类评估方法，轮廓系数（SilhouetteCoefficient）以及标准化互信息（NMI），并且用Python实现。

来日凭君发遣·2022-12-20 19:06

特征工程

您将学习如何：利用互信息确定哪些特征最重要在多个实际问题域中发明新特性使用目标编码对高基数分类进行编码用k-means聚类创建分割特征用主成分分析法将数据集的变化分解为特征这些实践练习构成了一个完整的笔记本

吾爱吾师，吾更爱真理。·2022-12-20 18:13

双目多光谱融合_立体匹配

匹配代价计算之互信息（MI）1.每个像素预先设置一个固定的视差搜索范围D(Dmin,Dmax)，三维代价空间W*H*D。2.互信息（MutualInformation,MI）是一种

Abel_ISP·2022-12-19 20:41

python计算互信息_互信息公式及概述

在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息(MutualInformation，简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度。

落木君·2022-12-19 01:58

有关于pytorch 计算mutual information

packageMINE:利用神将网络估计两个向量之间的MIgithub计算图像之间的MI总结就是没有那种直接能够计算torch两个densetensor之间MI的开源实现，看来只能用两个向量之间的点积来代替互信息

Reza.·2022-12-19 01:55

机器学习-特征中的相关性及相关系数、卡方检验、互信息

taoKingRead·2022-12-18 16:06

常用特征选择

常用的特征选择法分为：目录1.过滤式（filter）1.1方差选择法1.2相关系数法1.3卡方检验法1.4互信息法1.5基于模型的特征排序1.6Relief&ReliefF算法1.6.1Relief算法

qq602683200·2022-12-15 22:12

MIC原理解释及优势

MaximalInformationCoefficient(MIC)最大互信息系数原理理解MIC与互信息(MI),条件互信息(CMI)一脉相承，都是用于衡量两变量之间相关性的标准，这里有两个助于理解MIC

平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:32

互信息建立基因网络（一）

之前一直摸不着头脑，现在我心里有点道道了。参考文章链接：http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=fabc085015e984a5fbac1c09876c539b&site=xueshu_se写在前面的话：我一直以为研究生有时候之所以很难，是因为没人带你玩了，要靠你自己去学习。既然是自己探索，基础就很重要。一句话，没有基础，谈不上创

qq_39292916·2022-12-14 19:12

Python实现Feature selection for multi-label classification using multivariate mutual information文章算法

FeatureSelectionforMulti-labelClassificationUsingMultivariateMutualInformation．PatternRecognitionLetters，2013，34(3):349－357．该算法的核心是下面这个公式：就是通过这个公式可以计算出三元变量的互信息

渡口的夕阳·2022-12-14 16:51

特征选择的三种方法

Mr Gao·2022-12-14 16:51

机器学习小白：决策树和adaboost

article/details/80768217https://blog.csdn.net/qq_40845344/article/details/98983875预备知识：1.熵是对平均不确定性的度量2.平均互信息

qq_44925057·2022-12-14 15:00

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

DXN）.长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现.针对上述问题，提出了基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法.首先，从单特征与DXN相关性视角，结合相关系数和互信息构建综合评价指标

米朵儿技术屋·2022-12-14 07:59

神经网络高维互信息计算Python实现（MINE）

Mutualinformationneuralestimation.”InternationalConferenceonMachineLearning.2018.利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计

Reacubeth·2022-12-13 09:05

深度学习：常用熵概述及熵值计算

relativeentropy):2.4JS散度（Jensen-Shannondivergence）2.5联合熵(combinationentropy)2.6条件熵(theconditionalentropy)2.7互信息

这也是计划的一部分·2022-12-13 09:05

直观理解信息论概念（条件熵，联合熵，互信息，条件互信息）

1.概括图其中：A=I(x;y|z)，B=I(x;z|y)，C=I(y;z|x)，D=I(x;y;z)这里不难看出以下几点结论。一、在某个条件下，意味着已知这部分条件的信息，在计算条件熵（熵即不确定度，或者从公式上看是信息量的期望）时就把这部分已知的信息给减去。例如：H(X|Y)=H(x)-I(x;y)二、联合熵是对应的并集,认知上讲，X和Y的联合信息量，等价于已知X加上已知X基础上关于Y的，同样

fighting猿·2022-12-13 09:34

推荐频道

互信息