互信息第8页

机器学习强基计划2-1：一文总结熵——交叉熵、相对熵、互信息(附例题分析)

目录0写在前面1宇宙演化的熵增定律2量化信息的熵3最大熵原理4相对熵及其不对称性5交叉熵与条件熵6互信息0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。

Mr.Winter`·2022-09-28 12:46

【论文笔记_知识蒸馏_2019】Variational Information Distillation for Knowledge Transfer

我们提出了一个知识转移的信息理论框架，该框架将知识转移表述为教师和学生网络之间相互信息的最大化。

乱搭巴士·2022-09-25 01:56

计算机视觉论文-2021-11-01

直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址）标题：知识提取的互信息估计与最大化作者:阿曼·斯里瓦斯塔瓦;齐彦君;维森特·奥多涅斯类别：计算机科学[计算机科学，计算机技术，数学。

SophiaCV·2022-09-25 00:49

使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性

通过Hi-C技术可以得到全基因组范围内的染色质交互信息,在不同的分辨率下，首先得到bin之间的交互矩阵contactmatrix,通过热图的形式来展示该交互矩阵，即得到了contactmap。

生信修炼手册·2022-09-24 07:50

【待读重要】

LabelingTrick:一个图神经网络多节点表示学习理论论文阅读《COMPLETER:IncompleteMulti-viewClusteringviaContrastivePrediction》【知识图谱系列】基于互信息最大化的图谱预训练模型

一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:53

机器学习之数据预处理&特征选择

缺失值处理1.3处理分类类型特征：编码与哑变量1.4处理连续型特征：二值化与分段2.特征选择2.1过滤法2.1.1方差过滤2.1.2相关性过滤2.1.2.1卡方过滤2.1.2.2F检验过滤2.1.2.3互信息法

`AllureLove·2022-09-17 07:25

哈工大机器学习Week2知识点总结

决策树（cont）互信息与决策树由随机变量XXX与YYY之间互信息的计算公式：I(X;Y)=H(X)−H(X∣Y)I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)I(X;Y)=H(X)−H(X∣Y)表示随机变量Y含有

nth2000·2022-09-13 12:57

机器学习特征选择方法介绍及python实现

机器学习特征选择方法介绍及python实现综述一、过滤法1.方差选择法2.相关系数法3.互信息熵法4.F检验二、包裹法递归式特征消除(RFE)三、嵌入法1.基于惩罚项的特征选择法2.基于树模型和GBDT

大虾飞哥哥·2022-09-11 07:57

数据处理

pengmianpm·2022-09-11 07:40

机器学习之特征工程（特征选择）

接上篇：机器学习之特征工程（数据清洗）文章目录1、Filter(过滤法)1.1、方差选择法1.2、相关系数法1.3、卡方检验1.4、互信息法2、Wrapper(包装法)2.1、递归特征消除法3、Embedded

小磊要努力哟·2022-09-11 07:39

机器学习——特征工程详解

2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法3.1.3卡方检验3.1.4互信息法

Eureka丶·2022-09-08 07:30

通感一体化融合的研究及其挑战

探讨了目前通感融合的4种技术场景、3个阶段的通感融合思路以及基于互信息的性能分析方法，并基于此，在工作频率、资源分配方式和信号设计方面提出了可能的一体化设计方案。

米朵儿技术屋·2022-08-25 12:56

机器学习之熵笔记

机器学习之熵笔记1.物理学中的熵2.信息论中的熵2.1自信息2.2信息熵2.3联合信息熵2.4条件熵2.5互信息2.6交叉熵2.7相对熵2.8信息增益2.9信息增益率2.10基尼系数1.物理学中的熵

Sakura_Logic·2022-08-18 07:49

【信号分解】基于遗传算法优化变分模态分解VMD实现信号去噪附matlab代码

1内容介绍超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位.为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法.所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与

matlab_dingdang·2022-08-11 18:27

信息量_熵_条件熵_相对熵_交叉熵_互信息_信息增益_信息增益比

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share熵与信息增益在决策树算法中，决定特征优先级时，需要用到熵的概念，先挖个

weixin_30840573·2022-08-08 22:56

Chapter 4 决策树和随机森林

目录1信息熵1.1熵1.2联合熵1.3条件熵1.4相对熵1.5互信息1.6Veen图2决策树学习算法2.1信息增益2.2ID3、C4.5、CART3信息增益率与Gini系数3.1定义3.2Gini系数相关讨论

桑之未落0208·2022-07-27 07:18

交换机与路由器技术：链路聚合、生成树协议STP和生成树协议配置

目录一、链路聚合1、目的1.1、理解链路聚合1.2、会配置（LACP)2、实现方式2.1、在思科设备2.2、标准的2.3、链路聚合的模式3、基于IEEE的LACP3.1、交互信息3.2、配置3.3、以太网通道

邀风醉明月·2022-07-15 17:15

最大相关 - 最小冗余（mRMR）特征选择

部分转载自维基百科FeatureSelection最大相关-最小冗余(mRMR)特征选择彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离/相似性分数来选择特征。

薪升贷农名工·2022-05-27 00:12

论文笔记：ICLR 2019 Deep Graph Infomax

DGI依赖于最大限度地扩大图增强表示和目前提取到的图信息之间的互信息——两者都是使用已建立的图卷积网络体系结构导出的。对于图增

饮冰l·2022-04-27 16:21

学在信息——牛刀小试

平均条件互信息量含义：事件yj发生后提供的关于集X的平均信息量联合集XY上的平均条件互信息量I(X;yj)>=0等号成立的条件为集X中的各个xi都与yj相互独立（即X与Y相互独立）平均互信息量说明：I(

渣渣ye·2022-04-20 07:59

MINE：随机变量互信息的估计方法

论文标题：MINE:MutualInformationNeuralEstimation论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04062论文来源：ICML2018一、概述互信息（

酷酷的群·2022-04-18 19:21

InfoGraph：基于互信息最大化的无监督和半监督图表示学习

论文标题：InfoGraph:UnsupervisedandSemi-supervisedGraph-LevelRepresentationLearningviaMutualInformationMaximization论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.01000论文来源：ICLR2020代码地址：https://github.com/fanyun-sun/InfoG

酷酷的群·2022-04-10 17:33

Deep Graph Infomax：互信息最大化的无监督图对比学习

论文标题：DEEPGRAPHINFOMAX论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.10341论文来源：ICLR2019之前的相关博客：MINE：随机变量互信息的估计方法DeepInfoMax

酷酷的群·2022-04-10 09:07

Deep InfoMax：基于互信息最大化的表示学习

Learningdeeprepresentationsbymutualinformationestimationandmaximization论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.06670论文来源：ICLR2019之前的相关博客：MINE：随机变量互信息的估计方法一

酷酷的群·2022-04-10 09:53

无监督学习——聚类评估

也很难比较不同算法的结果.在讨论完k均值,凝聚聚类和DBSCAN背后的算法之后,下面我们来说一下如何对聚类进行评估.用真实值评估聚类有一些指标可用于评估聚类算法相对于真实聚类的结果，其中最重要的是调整rand指数和归一化互信息

yb705·2022-03-22 07:02

论文阅读《Representation learning with contrastive predictive coding 》（CPC）对比预测编码

MotivationandIntuitions（动机）三、ConstrastivePredictiveCoding（对比预测编码）1、网络整体架构2、对比学习核心思想四、MutualInformatica&InfoNCE（互信息和信息熵损失

科研菜鸟的奇思妙想·2022-03-18 05:15

自监督、对比学习、contrastive learning、互信息、infoNCE等

=====更新时间：21.2.7祝大家节日快乐============73岁Hinton老爷子构思下一代神经网络：属于无监督对比学习无监督学习主要有两类方法（所以在label少的时候，unsupervisedlearning可以帮助我们学到data本身的high-levelinformation，这些information能够对downstreamtask有很大的帮助。）第一类的典型代表是BERT

一只想飞的咸鱼君·2022-03-18 05:32

机器学习的信息量，熵，交叉熵，相对熵(KL散度)，条件熵，联合熵，互信息的区别

机器学习信息量信息熵（熵）条件熵联合熵互信息（信息增益）交叉熵相对熵Kullback–Leiblerdivergence(KL散度)信息量信息量的大小可以衡量事件的不确定性或发生的惊讶程度，具体事件的信息量随其概率的递增而递减

刺猬文川Zivid·2022-03-06 07:39

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。

「已注销」·2022-03-03 07:41

数据预处理与特征工程—12.常见的数据预处理与特征工程手段总结

连续数值型特征分箱1.2.2.1无监督分箱法1.2.2.2有监督分箱法1.2.3统计变换1.2.4类别特征编码2.特征选择2.1Filter(过滤式)2.1.1Pearson相关系数2.1.2卡方验证2.1.3互信息和最大信息系数

哎呦-_-不错·2022-02-23 07:18

【GAN ZOO翻译系列】Cat GAN：UNSUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CATEGORICAL GAN 用于监督和半监督学习的GAN

方法基于客观函数，该函数在观察到的示例与其预测的分类类别分布之间交换互信息，与生成模型的分类器

hyczkg·2022-02-21 07:07

unix系统之进程间通信

进程之间交互信息可以通过函数fork、exec或者是文件系统来传送打开的文件，而进程间的相互通信则是由IPC(InterProcessCommunication)技术实现。

我叫小八·2022-02-20 14:07

不得不看的图片搜索系统实现

原创：余晓龙图片搜索系统主要分为特征提取和特征匹配两个部分，其中特征提取是深度学习模型中进行数据处理的主要环节，本文将通过一种基于无监督方式---最大化深度互信息（DIM）方法来进行特征提取，并利用提取出来的低维特征实现图片搜索系统

CV算法恩仇录·2022-02-17 15:45

提笔醍醐之一

一师曾告，你跟他们不在一个频道时，相互信息是传递不过去的或者说接收方理解会有偏差。看来白混了。三十年前混的是直白，之后的年岁，直白因为多数时候代表懵逼和小白。所以不敢妄言。其实是

南门吹风·2022-02-16 10:29

python模型评估_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。常用的分类模型评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precisio

胖子邓·2022-02-13 07:09

Python机器学习之模型评估及选择

3、聚类：兰德指数、互信息、轮廓系数等。1.1训练集与测试集目标：对于模型／学习器的

*猪耳朵*·2022-02-13 07:46

python实现聚类评价指标

聚类的评价指标准确率ACC和互信息NMI版本1#-*-coding:utf-8-*-importmathimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsdefcluster_acc

^_^linger^_^·2022-02-13 07:14

立体视觉入门指南（7）：立体匹配

系列2PatchMatch系列3AD-Census系列关于方法论关于弱纹理恢复问题立体匹配系列0双目立体匹配步骤详解1SGM系列理论恒叨系列【理论恒叨】【立体匹配系列】经典SGM：（1）匹配代价计算之互信息

李迎松~·2022-02-13 07:10

自信息, 信息熵, 互信息和K-L散度

香农-信息论领域的牛顿香农一生发表的文章并不多，但是篇篇都是精品。Amethematicaltheoryofcommunication通信的数学理论第一篇文章中提出了比特（bit）的概念。比特究竟测量的是什么呢？香农的回答是：用于测量信息的单位。在香农眼里，信息是和长度、重量这些物理量一样，是一种可以测量和规范的东西。由于对于通信系统而言，其传递的信息具有随机性，所以定量描述信息应基于随机事件。香

武耀文·2022-02-11 18:51

【计算机科学与技术】信息论笔记：合集

0.分章节目录【计算机科学与技术】信息论笔记（1）：熵、相对熵与互信息【计算机科学与技术】信息论笔记（2）：渐近均分性【计算机科学与技术】信息论笔记（3）：随机过程的熵率【计算机科学与技术】信息论笔记（

招财猫qwq·2022-02-11 07:57

【2018-09-30】决策树

特征A对训练数据集D的信息增益，g(D,A)定义为集合D的经验熵：g(D,A)=H(D)-H(D|A)互信息：H(Y)与H(Y|X)的差决策树学

BigBigFlower·2022-02-07 09:18

最大化外围互信息二维前向声纳图像配准

Two-dimensionalforward-lookingsonarimageregistrationbymaximizationofperipheralmutualinformation作者：SanmingSong;J.MichaelHerrmann;BailuSi;KaizhouLiu;XishengFeng机构：中国科学院年份：2017期刊/会议：InternationalJournalo

右除武·2021-12-14 11:22

https安全通信的原理

一旦在客户端到服务端的中间过程中，被黑客截获了，那么，服务端和客户端的交互信息就完全暴露了。同时，黑客也很轻易的篡改交互数据，很不安全。

无聊之园·2021-12-08 17:44

DataWhale——人工智能、机器学习与深度学习绪论

矩阵的逆矩阵的广义逆矩阵矩阵分解矩阵特征分解常见的概率分布二项分布均匀分布高斯分布***指数分布多变量概率分布条件概率联合概率条件概率和联合概率的关系贝叶斯公式（重点掌握）常用统计量信息论熵(Entropy)联合熵条件熵互信息

小陈phd·2021-11-17 10:26

机器学习进阶-贝叶斯网络

相对熵：又称互熵，交叉熵，鉴别信息互信息：信息增益概率公式朴素贝叶斯假设一个特征出现的概率与其他特征独立，每个特征同等重要高斯朴素贝叶斯贝叶斯网络把某个研究系统中设计的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中

yzy_1117·2021-10-23 10:59

解读知识蒸馏模型TinyBert

摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。

·2021-09-02 16:06

通俗易懂——信息和熵

文章目录1信息熵2条件熵3互信息4相对熵（交叉熵，KL散度） 1948年，香农在著名的论文“通信的数学原理”中首次提出了熵（Entropy）的概念，这也解决了信息的度量问题，并量化了信息的作用。

Weiyaner·2021-08-21 18:41

从输入url到页面加载完成过程详解

foo=bar#abcProtocol协议头：用来传输客户端和服务器端交互信息的。Host域名：一级域名（顶级域名）www.qq.com、二级域名spo

大南瓜鸭·2021-08-09 16:18

熵

互信息知道了Y的值以后X的不确定性的减少量。相对熵又称KL距离，衡量相同事件空间里两个概率分布相对差距的测度。交叉熵衡量估计模型与真实概率分布之间差异情况。困惑度代替交叉熵衡量语言模型的好坏。

DDDDavid·2021-06-25 20:02

Mutual Information互信息

简介互信息(MutualInformation)是信息论中的概念，用来衡量两个随机变量之间的相互依赖程度。

坐看云起时zym·2021-06-24 16:49

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