信息熵

信息熵的优雅应用 设别语言

意大利科学家发现的一种优雅的方法识别文本语言及作者。罗马大学的DariaoBenedetto、EmanueleCaglioti和VittorioLoreto在《物理评论快报》杂志上描述了一种方法，即使用通常用于文件压缩的Lempel-Ziv算法可以用于语言识别。压缩文本长度与未压缩文本长度之比趋向于文本字符流的熵。该算法在压缩时建立一个已知字符序列的词典。如果文本中重复出现这样的字符序列,则只引用
丁丁猫 Codeye·2023-07-15 19:26

【AI底层逻辑】——篇章3（上）：数据、信息与知识&香农信息论&信息熵

目录引入一、数据、信息、知识二、“用信息丈量世界”1、香农信息三定律2、一条信息的价值3、信息的熵总结引入AI是一种处理信息的模型，我们把信息当作一种内容的载体，计算机发明以前很少有人思考它的本质是什么。随着通信技术的发展，很多关于信息处理的问题接踵而至，如不知如何把信息有效地编码成通信信号、如何在不可靠的网络环境下传输信息等。人们发现，信息本身很难被定性或定量地描述清楚，它是一种逻辑概念，如果要
柯宝最帅·2023-07-15 15:52

决策树的不同划分方法

一般我们采用的是信息熵的指标。其定义如下信息熵信息熵的值越小，则节点的纯度越高。（熵用于表示事物的混乱程度）为了选择最佳划分属性，则我们需要对每个属性都进行信息熵的计算。
New_Learner·2023-07-14 05:46

【机器学习】信息熵和信息度量

一、说明信息熵是概率论在信息论的应用，它简洁完整，比统计方法更具有计算优势。在机器学习中经常用到信息熵概念，比如决策树、逻辑回归、EM算法等。本文初略介绍一个皮毛，更多细节等展开继续讨论。
无水先生·2023-06-23 15:38

[学习笔记] [机器学习] 6. [上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3、c4.5、cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用
Le0v1n·2023-06-21 07:38

决策树——ID3

1948年，香农引入了信息熵，将其定义为离散随机事件出现的概率，一个系统越是有序，信息熵就越低，反之一个系统越是混乱，它的信息熵就越高。所以信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量。
mxylulu·2023-06-19 02:51

从 “香农熵” 到 “告警降噪” ，如何提升告警精度？

直到1948年，C.E.Shannon（香农）提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是香农从热力学中借鉴而来来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。
·2023-06-13 15:02

熵、信息量、条件熵、联合熵、互信息简单介绍

熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量，变量不确定性越大，信息熵也就越大。一个离散型随机变量XXX的熵H(X)H(X)H(X)定义为：H(X)=−∑x∈χp(x)logp(x)H(X)=-\
像风一样自由的小周·2023-06-13 10:38

初识决策树（Decision Tree）

信息增益信息熵是度量样本纯度的一种指标，假设样本集合DDD中第kkk类样本所占比例为pk，k=1,2,⋯ ,
浩然然然·2023-06-12 13:33

2023年上半年系统规划与管理师上午真题及答案解析

A.信息熵事件概率B.总熵单位概率C.信息熵单位概率D.总熵单位度量2.信息传输模型中，()负责信息的向外传播，()负责信息的接收，()负责信息的传输。
任铄·2023-06-12 01:29

权重分析——熵权法

1、作用权重分析是通过熵权法对问卷调查的指标的重要性进行权重输出，根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（即权重）
路Louis·2023-06-11 04:08

权重计算方法二：熵权法（EWM）

目录1.原理介绍2.基本步骤3.步骤详解3.1数据归一化（标准化）3.2计算第j项指标下第i个方案的指标值比重3.3计算第j项指标的信息熵值3.4计算各指标权重4.案例分析4.1题目简介4.2标准化后数据
离陌lm·2023-06-11 04:07

excel熵值法计算权重_如何用熵值法确定指标权重？

根据此性质，可以利用评价中各方案的固有信息，通过熵值法得到各个指标的信息熵，信息熵越小，信息的无序度越低
weixin_39692254·2023-06-11 04:37

熵权法计算权重

文章目录1.多属性决策问题2.熵（entropy）3.信息熵4.熵权法5.熵权法的实现基于信息论的熵值法是根据各指标所含信息有序程度的差异性来确定指标权重的客观赋权方法，仅依赖于数据本身的离散程度。
酒酿小圆子～·2023-06-11 04:34

Entropy，Gini ，Information gain

信息熵：值域,更确切为：，为类别数量：SkewedProbabilityDistribution(unsurprising):Lowentropy.BalancedProbabilityDistribution
shudaxu·2023-06-10 19:57

决策树选取特征之信息熵

决策树决策树既可以用来做回归模型，也可以用来做分类模型。核心思想相似的输入必会产生相似的输出。首先从训练样本矩阵中选择一个特征进行子表划分，使每个子表中该特征值的值全部相同，然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表，不断重复直到所有特征值全部相同。对于待预测样本，根据其每一个特征的值，选择对应的子表，逐一匹配，直到找到与之完全匹配的叶级子表，用该子表中样本的输出，通过平均（
二月w·2023-06-09 17:00

信息论的10条口诀-吴军

一、信息量：用来消除信息熵，也就是不确定性。——试着消减语句中的不必要成分，不影响意思的理解。最终的结果是信息量最大的。二、冗余度：对信息是否“密集”的描述。冗余度大就是废话多。
遇见未来的我·2023-06-09 15:22

信息有哪些类型

但比起快，更重要的是我们要知道这个信息是什么类型，因为阅读速度是要根据内容的信息熵而定的。我把信息按照信息熵的大小分为以下四类：粮食：如《查拉图斯特拉如是说》这种哲学类书籍，或《瓦尔登湖》这种散文集。
蝉时雨·2023-06-08 07:55

Python-机器学习之决策树

Python-机器学习之决策树1-决策树的主要内容2-信息熵的计算3-数据的准备4-代码实现5-实现结果1-决策树的主要内容决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类
羽丶千落·2023-06-07 14:23

Python实现计算信息熵的示例代码

目录一：数据集准备二：信息熵计算三：完整源码分享四：方法补充一：数据集准备如博主使用的是：多层感知机(MLP)实现考勤预测二分类任务(sklearn)对应数据集导入至工程下二：信息熵计算1导包frommathimportlogimportpandasaspd2
·2023-06-06 21:47

交叉熵(Cross Entropy)

2.信息熵信息熵为信源信息量的期望，即该信源所有可能发生事件的信息量的期望。可以表示为，信息熵具有以下性质：单调性，即发生概率越高的事件，其所携带的信息熵越低
lgdhang·2023-04-21 13:56

信息熵公式的由来（转）

下面根据我的理解一步一步引出信息熵及其公式的来源：信息熵的公式先抛出信息熵公式如下：其中代表随机事件X为的概率，下面来逐步介绍信息熵的公式来源！信息量信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样
一直很很安静·2023-04-20 21:09

Python 决策树

决策树原理及Python代码实现-CSDNfrommathimportlogimportoperator'''创建决策树进行分类的流程如下：1.创建数据集2.计算数据集的信息熵!!
谢小帅·2023-04-20 03:06

利用熵权法确定指标权重

一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。
Less^_^·2023-04-20 03:15

决策树中 信息增益准则对取值较多属性有偏好的理解

所以记录一下信息熵一个样本集合的纯度——可以用信息熵来描述，信息熵的计算是怎么样的呢？
中南自动化学院“智能控制与优化决策“至渝·2023-04-19 14:12

深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（crossentropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。
汀、人工智能·2023-04-18 15:08

算法与数据结构-哈夫曼编码

今天的图有点丑，见谅(✿◡‿◡)文章目录目录信息熵哈夫曼编码哈夫曼编码代码演示信息熵平均编码长度：设传输一组数据a,b,c,d即我们要对其进行二进制的编码，长度分别是La,Lb,Lc,出现的概率分别是Pa
(T＿T)久·2023-04-18 06:01

决策树算法介绍

决策树目录1.决策树基础1.1决策树定义1.2熵以及信息熵介绍2.决策树的划分依据2.1信息增益2.1.1信息增益应用举例2.2信息增益率2.2.1信息增益率使用举例2.2.2信息增益率使用举例22.3
皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 19:17

python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码

文章目录决策树算法一、简介1.概述2.决策树学习3.典型算法4.基本思想5.构造方法6.基本算法二、ID3决策树1、信息熵2、条件熵3、信息增益4、总结5、决策树进行分类的步骤三、ID3决策树示例1、数据集
心无旁骛~·2023-04-16 16:29

python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART
心无旁骛~·2023-04-16 16:59

c语言数组统计结果直方图,信息熵应用随笔2：直方图详解

一、直方图的基本概念在上文中介绍了，要计算联合熵，可以借助直方图提供的概率密度估计结果。直方图既是一种精确表示数值型数据分布的统计图。从更一般的数学意义看，直方图也是一种不预先设定概率分布模型，只利用数据本身，进行概率密度估计的算法。属于统计学中非参数估计的基础算法。直方图也有很多种，用得最多的一维频率直方图。虽然这种直方图看起来跟条形图(bargraph)差不多，但是条形图目的是关联两个数据维度
weixin_39904587·2023-04-16 08:58

数学建模之评价类问题

文章目录前言问题的提出评价类模型层次分析法层次分析法介绍层次分析法步骤构建层次结构构造判断矩阵一致性检验计算一致性指标CI引入平均一致性指标RI计算一致性比例CR求权重算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重代码熵权法熵权法介绍熵权法步骤数据标准化计算信息熵计算指标权重计算综合得分
liuzibujian·2023-04-15 13:57

从信息熵、相对熵到交叉熵损失函数

信息熵、相对熵和交叉熵是机器学习中非常重要的概念，它们都是用来衡量不同概率分布之间的差异。在这篇博客中，我们将分别介绍这些概念，并用通俗易懂的语言以及实例的方式来阐述它们的含义。
ZhangTuTu丶·2023-04-13 22:55

Branchynet: Fast inference via early exiting from deep neural networks

评判标准：分类信息熵，信息熵低于设定阈值，则从该退出点退出。
Cat丹·2023-04-13 15:38

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

图像熵的计算公式和应用场景

对于离散形式的二维图像，其信息熵的计算公式为：—对于上式，其中，pi为每一灰度级出现的概率。熵指的是体系的混乱的程度，对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像
武魂殿001·2023-04-12 09:08

熵的推导与计算

一、信息熵熵(entropy)这一词最初来源于热力学。
小轩爱学习·2023-04-12 07:12

决策树算法介绍（ID3算法和CART算法）

文章目录一、ID3算法二、CART算法一、ID3算法信息熵：加入当前样本集D中第K类样本所占的比例为Pk（k=1，2…|K|），K为类别的总数（对于二元分类来说，K=2），则样本集的信息熵为：Ent(D
Monster”·2023-04-11 14:06

第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛-试题 B---01 串的熵 解题思路+完整代码

www.ghost-him.com/posts/db23c395/问题描述对于一个长度为n的01串S=x1x2x3...xnS=x_{1}x_{2}x_{3}...x_{n}S=x1x2x3...xn，香农信息熵的定义为
ghost_him·2023-04-09 09:17

灵性产品（修订版）-8.数据驱动

他创造性地用信息熵（entropy）概念来衡量信息量的大小，即为随机不定性程度的减少。这就表明了他对信息的理解：信息是用来减少随机不定性的东西。
SkySOON·2023-04-09 07:13

深度学习数学基础 熵？

信息论-熵信息熵信息熵，可以看作是样本集合纯度一种指标，也可以认为是样本集合包含的平均信息量，信息熵越小，蕴含的粗确定性越小联合熵两个随机变量X和Y的联合分布可以形成联合熵，度量二维随机变量XY的不确定性条件熵在随机变量
kaggle竞赛指南·2023-04-08 05:34

实验四-哈夫曼编码的MATLAB实现

实现一、哈夫曼编码的原理二、哈夫曼编码的实例三、代码及运行结果3.1根据原理自编程序3.2利用MATLAB内嵌函数四、程序自评价一、哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是一种变字长编码，可以使得编码的平均码长很接近信息熵的编码
虎慕·2023-04-08 04:18

交叉熵

2.信息熵信息熵是所有信息量的期望。事件序号事件概率信息量1明天下雨0.6-log(0.6)2明天不下雨0.4-log(0.4)3.相对熵（KL熵）衡量同一变量在
不烫的热水袋·2023-04-08 02:46

为什么信息熵要定义成-segmma(p*log(p))

大牛解释选用log的原因一条信息的可能性数量随着位数的增加是指数的。如果用二进制bit表示，1bit有2个状态，2bit有4个状态，Nbit有2^N个可能状态。可能性的数量随指数上升，指数那么变回线性的形式就是log咯~log的底至于对数的底是e还是2无所谓，只是一个比例因子而已。segmma一条信息是log，N条信息就是Nlog咯。负号最后，熵表示混乱度，考虑到符合物理意义理解的话，加上负号。最
logic_wei·2023-04-07 11:46

【信用评分预测模型（五）】python决策树

信息熵是代表随机变量的复杂度（不确定度），条件熵代表在某一个条件下，随机变量的复杂度（不确定度）。而信息增益则是：信息熵-条
Christ1018·2023-04-06 18:45

决策树与集成学习1-信息熵与手写决策树

文章目录1.什么时信息熵决策树的概念信息熵与信息增益计算信息熵2.决策树极简案例加载和可视化采用二叉树进行分类graphviz查看二叉树¶等高线显示分类结果1.什么时信息熵决策树的概念决策树思想非常朴素
闪闪发亮的小星星·2023-04-04 22:18

3 损失函数

batch）向量，因此用reduce_mean求一下均值2.CrossEntropy手动实现一下crossentropy，可见随着事件确定性的增加，交叉熵逐渐减少KL散度=0时，交叉熵最小，就等于p本身的信息熵
新青年没有新思想·2023-04-04 20:09

六、集成学习一、决策树

一、概念信息熵（entropy）:一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定的事或者一无所知的事，需要了解大量的信息。而信息量的度量就等于不确定性的多少。
万物皆可代码·2023-04-04 04:19

熵与内卷、量子与VUCA、信息熵与认知焦虑、认知升级与新智人|数智世界观系列2

从热力学、量子力学、信息学、人工智能的思维视角来看未来的数智时代-热力学、熵与“内卷”-量子力学与VUCA-信息熵与认知焦虑-认知升级与新智人作者：钱文颖首发：引力场实验室MagnetLab全文5000
孑孓了一·2023-04-04 00:41

随机森林算法

n_estimators:数值型取值含义：森林中决策树的个数，默认是10criterion:字符型取值含义：采用何种方法度量分裂质量，信息熵或者基尼指数，默认是基尼指数max_features:取值为int
优化大师傅·2023-04-03 05:27
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