信息熵

数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正

如何度量信息量的大小，以小明和小王的例子为例：建立信息量I(x)和P(x)之间的关系：信息熵的定义：信息熵越大，信息量是越大还是越小呢
啥都想学点的研究生·2024-09-07 23:58

决策树(decision tree)

一般有三种方法：1.Gini不纯度2.信息熵3
a15957199647·2024-09-01 03:55

蓝桥杯：01串的熵讲解(C++)

非常清晰明了：#includeusingnamespacestd;intmain(){//请在此输入您的代码intn=23333333;//01串的长度doubletarget=11625907.5798;//信息熵的目标值
DaveVV·2024-02-19 22:02

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#
pyniu·2024-02-15 08:29

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan
LBENULL·2024-02-12 11:21

Python实现熵权法：客观求指标数据的权重

它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。
乌漆帅黑·2024-02-11 16:23

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
统计学家·2024-02-11 01:13

机器学习：分类决策树（Python）

一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益
捕捉一只Diu·2024-02-10 07:47

新中特复习笔记二——章节整理上（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记三——章节整理下（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记一——论述题（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:48

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵信息熵H(X)可以看做，对X中的样本进行编码所需要的编码长度的期望值。交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。
Reore·2024-02-08 20:02

CDA二级建模分析师考试记录

题目来说有点翻来覆去，比如计算信息熵，一口气考了四道题，每个1分。其实考试更多是考内容理解，计算同类型考这么多没啥意义。虽说不公布真题，官
啾啾二一·2024-02-08 18:22

分类模型的机器学习算法

熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计
青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯
Pysamlam·2024-02-07 23:36

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中，连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示
UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

Visual Studio 2010+C#实现信源和信息熵

1.设计要求以图形界面的方式设计一套程序，该程序可以实现以下功能：从输入框输入单个或多个概率，然后使用者可以通过相关按钮的点击求解相应的对数，自信息以及信息熵程序要能够实现马尔可夫信源转移概率矩阵的输入并且可以计算该马尔可夫信源在每一个状态下每输出一个符号的平均信息量
deleteeee·2024-02-07 09:45

蓝桥杯典型真题分析详解--编程思维--01串的熵

2023年十四届省赛大学B组真题（共10道题)【问题描述】对于一个长度为n的01串S=x1x2x3...xn.香农信息熵的定义为：其中p(0),p(1)表示在这个01串中0和1出现的占比。
D_nao·2024-02-05 15:58

决策树系列之决策树知识点

decisiontree）决策树是一种树型结构，其中：每个内部的结点表示在一个属性的测试；每个分支代表一个测试的输出；每个叶节点代表一种类别；决策树是以实例为基础的归纳学习，采取的是自顶向下的递归方法；其基本思想是，以信息熵为度量构建一颗熵值下降最快的树
coffeetea01·2024-02-03 13:33

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）
詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

ID3算法 决策树学习 Python实现

信息增益设样本需分为KKK类，当前节点待分类样本中每类样本的个数分别为n1,n2,…,nKn_1,n_2,…,n_Kn1,n2,…,nK，则该节点信息熵为I(n1,n2,…,nK)=−∑i=1
Foliciatarier·2024-01-30 14:18

张首晟教授留给我们的一封信

自然界三大基本常数：1.E=MC2（爱因斯坦的质能方程式，能量=质量*光速的平方）2.S=-plogp（信息熵公式，）3.海森堡测不准原理万物都是由原子构成（宇宙构成，复杂世界由简单构成）欧几里得几何公理
TAO0430·2024-01-29 17:55

信息量、信息熵、信息增益的理解

文章目录一、信息量1.一些概念的理解2.用概率表示信息量二、信息熵1.信息熵的计算方法2.信息熵的最大值、最小值三、信息增益（InformationGain）1.定义2.信息增益的计算后记一、信息量1.
不断冲的Castor·2024-01-28 07:51

1.21信息熵理解，一个好看的框架图，SVM

信息熵理解就是说，每个事件都会提供一些信息以确定情况事件发生的概率越大，意味着频率越大，就有越多的可能性，能缩减的查找范围就越少，所以信息熵就少；事件发生的概率越小，意味着频率越小，就有更少的情况会发生这样的事件
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。聚类算法较多，在论文中可以使用改进的聚类算法就是说，情况越少，在总的所有可能情况里出现的概率也就越少，出现的话，那么也就越能确定如果所蕴含的信息越多，那么就是经过的判断也就越多，即经过所谓判断（是或不是）也就越多，也就是说，就是用所蕴
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

互信息的简单理解

  在介绍互信息之前，首先需要了解一下信息熵的概念：所谓信息熵，是指信息论中对一个随机变量不确定性的度量，对于随机变量x，信息熵的定义为：H(x)=−∑xp(x)logp(x)H(x)=-\sum_xp
图学习的小张·2024-01-27 04:18

Day4学习记录

一、行业信息1.信息论知识（1）信息的本质：消除世界的不确定性（2）如何度量信息：利用概率的不确定性不确定度——信息熵*类比名人游戏：信息熵即一个问题的最少提问次数。
好好编码·2024-01-25 03:41

ID3决策树的建模流程

以天气的不同取值为划分规则首先计算父节点的信息熵为了表示方便，[2,3]表示[否的数量，是的数量]entropy([2,3
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

决策树的基本构建流程

这里标签的纯度的衡量指标有：分类误差；信息熵（Entropy）；基尼系数（Gini）。我们举例来看看这三个指标是如何计算的：对于单个数据集假如我们有10条样本，6条0类样本，4条1类样本
今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

MCM备赛笔记——熵权法

KeyConcept熵权法是一种基于信息熵概念的权重确定方法，用于多指标决策分析中。
我我我想出去玩·2024-01-21 10:18

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的
小旺不正经·2024-01-21 08:02

【python脚本】cv2.putText不显示中文，显示为？？？？？？？解决方案，亲测有效

text="选中目标区域增强后的\n空间频率是%s,\n信息熵是%s"%(spatialF(gray_overlay_img),imageEn(gray_overlay_img))cv2.putText
北屿白·2024-01-21 02:21

机器学习-决策树

那么如何在众多的属性中选择最优的呢2.1信息熵Ent=-\sum_{k=1}^{K}p_k*log_2p_kimpor
alstonlou·2024-01-21 02:47

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；
小林打怪中·2024-01-17 12:12

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数
liuzibujian·2024-01-17 05:51

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型
Blossom i·2024-01-16 02:41

工智能基础知识总结--决策树

决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k
北航程序员小C·2024-01-14 09:23

AWGN信道下的香农限

香农限的概念香农定义的信道容量为信道的输入信息X与信道的输出信息Y之间的最大互信息熵，即对于信道带宽为B，信号功率为Ps,噪声功率PN的AWGN信道来说，其信道容量可做如下表示，而香农限则是指在特定信道中无失真传输信息所需的最小信噪比
shenyuhou·2024-01-14 04:42

机器学习-决策树

决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造
有语忆语·2024-01-13 07:10

决策树（公式推导+举例应用）

文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝）连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展
Nie同学·2024-01-12 14:56

投稿《证券期货业-测试技术与质量管理》的文章发表了

前一段时间给《证券期货业-测试技术与质量管理》季刊投稿的文章在第32期发表了，题目是《大数据背景下基于信息熵增益率的数据生成》第一次给行业内专业的机构投稿，过程也算是比较辛苦，已经很少这么正式的编写一篇文章了
shanshan3003·2024-01-12 03:52

11.决策树的划分基础：信息熵

ID3：基于信息熵来选择最佳的测试属性，其选择了当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；C4.5：相对ID3来说避免了采用信息增益度量存在的一个缺点，而C4.5采用了信息增益比率来选择分支的准则
坛城守护者·2024-01-10 20:22

最小描述长度MDL(Minimum Description Length）及信息论介绍

百度百科的解释是：信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、
Avasla·2024-01-10 10:23

理论U3 决策树

文章目录一、决策树算法1、基本思想2、构成1）节点3）有向边/分支3、分类步骤1）第1步-决策树生成/学习、训练2）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(
轩不丢·2024-01-10 08:46

C2-4.2.2 决策树-纯度+信息熵+信息增益

C2-4.2.2决策树-纯度+信息熵+信息增益1、首先了解他的应用背景——决策树其实说白了，就是一个二叉树2、纯度我们举一个买黄金的例子吧！黄金有999和9999。
帅翰GG·2024-01-10 06:04

语音处理：霍夫曼编码算法原理分析

特点：霍夫曼编码虽无法达到算术编码逼近信息熵极限的压缩效率，但由于算法简单、实现优美且可以避免大量算术编码的专利封锁，应用十分广泛，如mp3、aa
来知晓·2024-01-06 23:29

信息论相关

-知乎信息量信息熵系统的信息量的期望交叉熵为真实分布概率，为非真实概率分布。按非真实分布做决策（如编码）时消除不确定性所需要的努力（如编码位数）的期望。相对熵/KL散度
Vvvvonly·2024-01-06 14:07

【信息论与编码】习题-单选题

（C）最先提出了信息熵的概念。6.下列表达式中正确的是（D）7.信源的最大平均失真度Dmax为（C）8.二进制通信系统使用符号0和1，由于存在失真，传输时会产生误码，用符号表示下列事件，x0：一
EddyCliff·2024-01-06 09:44
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