互信息第6页

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

【Pytorch神经网络理论篇】 21 信息熵与互信息：联合熵+条件熵+交叉熵+相对熵/KL散度/信息散度+JS散度

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家|全网首发|Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学

LiBiGo·2022-12-13 09:02

Python数据分析之探索性分析（多因子复合分析）

目录一、假设检验：二、交叉分析1、分析属性与属性之间关系的方法2、透视表三、分组与钻取：四、相关分析1、相关系数分析2、熵；条件熵；互信息（熵增益）；增益率；基尼系数；3、衡量离散数据的相关性五、因子分析

啊心个。·2022-12-12 12:38

互信息在深度学习中的应用

互信息的概念我们介绍一下与互信息相关的基本概念：1.信息熵的概念如果一个事件发生的概率为：p(x)p(x)p(x),则该事件的信息量为−logp(x)-logp(x)−logp(x)，接下来我们提出该信息量的期望

xiaobin199cs·2022-12-11 22:40

论文笔记：Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion(KDD2020)

本文提出的解决办法：结合面向词和面向实体的知识图(KG)来增强CRSs中的数据表示，并采用互信息最大化(MutualInformationMaximization)来对齐词级和实体级语义空间步骤：首先使用图神经网络分别学习两个

Cyberfish1120·2022-12-11 18:07

SIGIR'22 | 利用最小化互信息学习反事实推断中的解耦表征

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:48

聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库

聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库概念引例公式信息熵相对熵（relativeentropy）互信息*归一化互信息(NMI)代码pythonsklearn概念标准化互信息

我想静静，·2022-12-10 23:58

特征选择过滤法-方差过滤、F检验、互信息法

过滤法过滤法通常用作预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法。它是根据各种统计检验分数和相关性指标来选择特征。全部特征--->最佳特征子集--->算法--->模型评估1.方差过滤---VarianceThreshold这是一个通过特征本身的方差来筛选特征的类。比如一个特征的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那么这个特征对于样本

talle2021·2022-12-10 22:48

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）— 立体匹配经典算法Semi-Global Matching（SGM）论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）—立体匹配经典算法Semi-GlobalMatching（SGM）论文翻译及要点解读声明SGM概述CostCalculation（像素代价计算）——MI互信息代价AggregationofCosts

右边的口袋·2022-12-10 10:44

文献翻译和笔记--Cross-Modal Contrastive Learning for Text-to-Image Generation(用于文本到图像生成的跨模态对比学习)

我们的跨模态对比生成对抗网络(XMC-GAN)通过最大化图像和文本之间的互信息来解决这一挑战。它通过多个对比损失来实现这一点，这些损失捕获了模态间和模态内的对应关系。

MT_Joy·2022-12-10 04:43

DATAWHALE协同过滤学习-task03矩阵分解(转)

.矩阵分解算法的原理4.矩阵分解算法的求解5.BasicSVD6.编程实现7.课后思考1.隐语义模型与矩阵分解协同过滤算法的特点就是完全没有利用到物品本身或者是用户自身的属性，仅仅利用了用户与物品的交互信息就可以实现推荐

xxbbin·2022-12-09 11:28

子空间聚类的常见评估指标及pytorch实现

引言在评估聚类效果的时候，常常使用NMI和ARI，即归一化互信息和调整兰德指数

塔_Tass·2022-12-08 19:17

用新词发现做关键词抽取

1.互信息：MI(MutualInformation)这

Cracks_Yi·2022-12-08 16:48

举例说明信息熵、互信息的计算过程

目录一、计算公式1、信息熵H(X)2、联合熵H(X,Y)3、互信息I(X,Y)4、条件熵H(X|Y)二、举例说明1、信息熵H(X)2、联合熵H(X,Y)3、互信息I(X,Y)4、条件熵H(X|Y)总结一

汤宪宇·2022-12-08 07:41

图像压缩小波变换原理

一点一点的进步·2022-12-07 17:37

【聚类】超详细的性能度量和相似度方法总结

目录1.外部指标1.1RI（兰德系数）1.2ARI（调整兰德系数）1.3AMI（调整的互信息指数）1.4同质性，完整性和V-measure1.5Fowlkes-Mallows分数2.内部指标2.1轮廓系数

allein_STR·2022-12-07 13:14

详细介绍NLP文本分类

根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。

若年封尘·2022-12-07 11:22

python自然语言处理库_Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总

最近正在用nltk对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（pointmutualinformation）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深

weixin_39608509·2022-12-07 07:46

【CAMP论文笔记】CAMP: Cross-Modal Adaptive Message Passing for Text-Image Retrieval

Cross-ModalAdaptiveMessagePassingforText-ImageRetrievalAbstractIntroductionProposedMethodExperimentsAbstract以往的图文检索文献一般采用将图像和文本特征都映射到一个融合嵌入空间中去比较彼此间的相似性，但这些方法通常忽视了融合空间中二者的交互信息

动如脱兔((≡ຶ̑ꀬ≡ຶ̑))静如脱兔·2022-12-06 09:40

模块度Q——复杂网络社区划分评价标准

如果我们预先知道网络的真实划分结果，那么我们可以用NMI（归一化互信息）去衡量算法划分结果和真实结果的重合程度，这个会在以后的文章中具体介绍。

wangyibo0201·2022-12-06 00:38

test

"###项目流程'''1、分析项目需求，明确具体问题2、获取数据3、特征预处理与特征选择（归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等，需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息

张大数·2022-12-05 02:32

灰色关联度与最大互信息系数的python简单实现

#coding:utf-8importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.sparseimportissparseimportosimportgcfromminepyimportMINEnp.random.seed(0)"""主要功能：1.两序列间灰色关联度分析2.两列间最

井底哇哇·2022-12-04 11:30

opencv_python 深度估计与图像分割

opencv_python深度估计与图像分割半全局块匹配（Semi-GlobalBlockMatching）算法计算每个像素点的代价原论文使用的方法是利用互信息熵，而OpenCV使用的是Birchfield

遥之_CV学习在路上·2022-12-03 16:47

【无标题】

本文作者提出了一种新的解耦知识图谱注意网络(DisenKGAT)，它利用微观解耦（新的关系感知聚合）和宏观解耦（利用互信息作为正则化来增强独立性）来挖掘知识图谱

VieleZMaya·2022-12-03 08:22

论文笔记 EMNLP 2021|Improving Multimodal Fusion with Hierarchical Mutual Information Maximization for

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1模态编码2.2模态中互信息最大化2.3融合中互信息最大化3实验1简介论文题目：ImprovingMultimodalFusionwithHierarchicalMutualInformationMaximizationforMultimodalSentimentAnalysis

hlee-top·2022-12-02 18:41

Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification

目前存在的方法对全局标签的结构进行建模都有一定的困难，并且不能充分利用文本特征空间与标签空间的交互信息。

pepsi_w·2022-12-02 12:53

信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导

信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导最近阅读的几篇paper中都大量使用到了信息论中的概念，在此进行整理。日后如有遇到其他理论，将会不定期更新。。。

__init__:·2022-12-02 11:13

互信息神经估计

论文题目：MutualInformationNeuralEstimationSummary通过在神经网络上的梯度下降，可以估计高维连续随机变量之间的相互信息。

Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:17

InfoGraph: 最大化互信息用于无监督学习和半监督学习

Summary本文通过最大化图级别表征和补丁表征之间的互信息来学习得到性能好的图表征，同时在该无监督图表征学习的基础上，结合一个监督学习网络，通过最大化监督学习和无监督学习网络之间的互信息，形成一个师生网络

Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:46

对比学习基础知识

文章目录前言一、主体思想二、对比学习框架三.正负例生成方法四.模型五.对比损失5.1基于能量模型的损失函数5.2基于NCE的损失函数5.3互信息损失6.经典的论文例子6.1CPC6.2simCLR6.3moco

@sea@·2022-11-30 18:32

基于CNN-LSTM及深度学习的风电场时空组合预测模型

摘要:为了更好地预测风电场的风电功率，提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、互信息（mutualinformation，MI）法、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制

米朵儿技术屋·2022-11-30 12:26

短包（有限长编码）通信理论

互信息量互信息小于码率RRR的概率称为信息中断概率(IOP)，它是互信息在RRR处的累积分布函数(CDF)对于具有有限块长的AWGN信道，可以定义一个信息中断概率。当

流荧静水·2022-11-30 10:33

机器学习进阶第三节-决策树随机森林

决策树ID3使用信息增益/互信息进行特征选择C4.5信息增益率CART基尼系数决策树不加限制增长往往会过拟合，泛化能力弱，通过剪枝和做随机森林来减少过拟合现象随机森林多棵树理论上抑制过拟合bagging

yzy_1117·2022-11-30 02:50

机器学习-算法进阶(3)：决策树

关于np.linspace()概率越低，蕴含的信息越多，如果p=0且发生了那么信息量是爆炸性的数据可离散可连续度量两个变量的距离两个事件独立的化，互信息为0求负对数似然函数的最小值决策树就是建立一个熵不断下降的树哪个熵值差得多

weixin_51182518·2022-11-30 02:48

2022-2-5第四章机器学习进阶决策树

相对熵两个概率分布可以看作一个是样本本身概率分布px、一个是预测值的概率分布qxD的值越小，表示q分布和p分布越接近，预测效果越好，如果越大，则说明预测误差越大；期望在这里只是一个乘数并没有太大的作用互信息

YJF-NJU·2022-11-30 02:18

机器学习进阶：决策树与随机森林

信息熵1.1信息熵事件越不确定熵越大，越确定熵越小，如果熵为0，表示这件事情一定发生，就好比你说了一句废话1.2条件熵H(Y|X)=H(X,Y)-H(X)，在X发生的前提下，Y发生新带来的熵1.3相对熵、互信息我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值

不会产品的码农不是好的运营·2022-11-30 02:46

中文信息处理（五）—— 文本分类与文本表示

文本分类方法基于传统机器学习的文本分类1.2文本分类的一般流程2.基于向量空间模型(VSM)的文本表示方法2.1one-hot表示2.2VSM①文档（Document）②项（Term）2.3特征选择常用方法①文档频率DF②信息增益IG③互信息

·2022-11-29 06:50

从熵到相位传递熵，附matlba和python代码

1、香浓熵2、联合熵、条件熵和互信息3、传递熵二、直方图1、连续随机变量的传递熵三、相位传递熵前言以前每次听到“熵”这个词就很害怕，觉得好高深啊，不敢也不愿意花时间去学习了解，然而最近由于科研和毕业论文的需求

＾哪来的＆永远～·2022-11-29 01:21

利用python计算高维标准化互信息并以矩阵形式输出

fromsklearnimportmetricsimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdefNMI_matrix(df):#计算标准化互信息矩阵

＾哪来的＆永远～·2022-11-29 01:50

刷论文的感觉太棒了！（对比学习 / CLIP改进 / 视频理解）

memoryBank,每张图都是一个类别（个体判别）InvaSpread:end-to-end,在同一mini-batch中选正负样本CPCV1：用预测未来的代理任务做对比学习CMC：增大同一物体不同视角的互信息

贪钱算法还我头发·2022-11-28 20:05

论文阅读 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

之前的算法使用序列神经网络从左向右地编码用户的历史交互信息为隐含表示，进而进行推荐，因此只利用了单向的信息进行建模。

凝眸伏笔·2022-11-28 13:06

# 互信息最大化[视角统一]:Align before Fuse: Vision Language Representation Learning with Momentum Distillation

互信息最大化[视角统一]:AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillation摘要视觉和语言表示学习已经广泛被应用与各种视觉语言任务

Mira-Tableau·2022-11-28 11:40

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