信息熵

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

熵

信息量信息量中基的选择是任意的，信息论里为2，所以信息的单位为bits，而机器学习中常常选择自然数，因此单位常常是nats，信息量I也被称为随机变量x的自信息，表示x发生所带来的信息量信息熵：随机变量的不确定性
雨住多一横·2023-04-01 15:03

随机森林程序

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·2023-03-30 18:42

基于MATLAB编程的粒子群算法优化阈值分割，基于最大信息熵粒子群优化阈值分割

目录背影阈值分割基本定义优缺点粒子群改进的阈值分割效果图结果分析展望参考背影图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-03-30 12:54

Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation 论文笔记

、公式详解三、Bi-SimCut介绍、公式3-1、Bi-SimCut介绍3-2、Bi-SimCut公式3-3、Bi-SimCut训练策略：双向预训练和单向微调四、代码阅读(损失函数部分)附录一：熵以及信息熵附录二
ㄣ知冷煖★·2023-03-30 01:27

决策树中的信息增益、信息增益比和基尼系数

前面的信息论已经简单介绍了信息熵的概念。在决策树算法中，也使用到了信息增益来构建决策树。下面会通过一个通俗的例子理解信息增益与信息增益率。
jieyao·2023-03-29 17:46

信息熵/相对熵/交叉熵

信息熵信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。其中X是一个离散型随机变量。相对熵相对熵即KL散度。
京漂的小程序媛儿·2023-03-29 14:56

数学之美（六）

1948年香农提出了信息熵的概念，解决了信息的度量问题并量化了信息的作用。1信息熵一条信息的信息量和它的不确定性直接相关。
现在开始发呆·2023-03-26 10:23

猪喝毒水 信息熵

事情的起因是有这么一道题：25桶水其中一桶有毒，猪喝水后会在15分钟内死去，想用一个小时找到这桶毒水，至少需要几头猪？一滴毒水足以导致一头猪的死亡死亡时间为15分钟内不确定的某个时间点猪的承水量无穷大，且假设饮一桶水花费时间为零每桶水的量无穷大看到这个题，我直接就使用了二分法，25桶直接分成12桶+12桶+1桶，然后12分6，6分3，3分1，最终计算结果是需要5头猪，反过来理解，也就是，现在就25
合肥黑·2023-03-26 06:01

《智能时代》摘选分享

p110~p124世界的不确定性信息熵信息论不确定性在我们的世界里无处不在，我们经常可以看到这样一种怪现象：专家对未来的各种预测是错，这在金融领域尤其常见。不确定性来自两个方面。
姜小楠x·2023-03-25 08:10

机器学习-决策树

”对应于一个预测结果学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部节点对应的属性）预测过程：将测试示例从根节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶节点策略：分而治之信息增益信息熵是度量样本集合
N._·2023-03-25 07:57

【数据分析】数据预处理—数据离散化、信息熵

【数据分析】数据预处理—数据离散化数据离散化非监督离散化有监督离散化信息熵熵与数据离散化基于熵的离散化数据离散化数据离散化连续数据过于细致，数据之间的关系难以分析划分为离散化的区间，发现数据之间的关联，
之墨_·2023-03-24 19:27

【无标题】

mathfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportsklearn.datasets,sklearn.neighbors,sklearn.tree,sklearn.metrics#计算信息熵
Butterfffly·2023-03-24 02:49

熵，信息熵，相对熵（KL散度），交叉熵

信息熵英文：Informationentropy一个叫香农的美国数学家，将熵引入信息论中，并将它命名为：“香农熵”或者“信息熵”。
Wolf 2020·2023-03-23 21:00

信息熵与交叉熵

信息熵一条信息的信息量和它的不确定性有关系，对于不知道不了解的事情，所需要的信息量更大。对于大概率发生的事情的信息量较小，而越小概率的事情发生的信息量越大。比如太阳从东方升起，概率大信息量小。
专注吃喝五十年·2023-03-23 20:53

熵、条件熵、信息增益（互信息）

信息增益首先明确一点，信息熵是信息量的期望！期望！期望！（各种信息熵都是如此，像熵、条件熵、信息增益）熵：表示随机变量的不确定性。
Bigvan·2023-03-22 18:07

度量方法总结

Minkowskidistance）1.1.1欧氏距离（Euclideandistance）1.1.2曼哈顿距离（Manhattandistance）1.1.3切比雪夫距离（Chebyshevdistance）1.2熵1.2.1信息熵
tyhj_sf·2023-03-21 05:03

“高脑熵”是如何应对“信息熵”的？

互联网和智能终端，给我们带来了海量信息资源，经过一年年、一轮轮的积累叠加，加上无孔不入的大数据算法推送，如同“信息熵”一样，让人在信息收集、甄别、运用、判断决策等方面，面临着更多的考验，这个考验就是综合思考力的考验
惠心一笑真身·2023-03-21 02:36

机器学习笔记（7）

学习Datawhale对《李宏毅机器学习》决策树章节补充的内容：AdditionalReferences(熵的理解)学习目标：*信息量计算，原理*信息熵*证明0⩽H(p)⩽logn*联合概率，边缘概率*
trying52·2023-03-17 22:05

信息熵-1

问题：在信用风险突变的情况下，概括性的说明，如何运用信息熵和物元可拓理论，设计对应授信方案。
张弛_天生天杀·2023-03-15 10:00

决策树详解 从零到入门

决策树一、决策树的理解1.1字面含义1.2定义二、决策树的组成三、决策树的实现流程3.1构造3.1.1节点的来源3.1.2决策节点的排布（1）纯度及其度量（1.1）纯度-Purity（1.2）信息熵-InformationEntropy
BlackStar_L·2023-03-14 07:28

《Integrating Information Theory and Adversarial Learning for Cross-modal Retrieval》论文学习

（香农信息理论),在异质性差距方面，我们将模态分类与信息熵最大化对立地结合起来。我们建立了一种模态分类器(作为鉴别器)，根据文本和图像的不同统计特性来区分它们。
waiall·2023-03-10 16:24

R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 论文笔记（介绍，模型结构介绍、代码、拓展KL散度等知识）

目录前言一、摘要二、R-Drop介绍三、R-Drop公式详解四、R-Drop计算流程附录0：代码附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结前言R-Drop——神经网络的正则化
ㄣ知冷煖★·2023-03-09 13:10

基于决策树的银行存款预测

二、实验原理三、具体实现1.求每个特征的信息熵2.求每个特征信息增益并找寻信息增益最大的特征值3.实现决策树的网络结构并保存4.模型中未出现的判决条件情况下，结果确定5.预测函数6.对银行数据进行预测四
不会就用洛必达·2023-03-08 21:24

机器学习深版09：贝叶斯网络

机器学习深版09：贝叶斯网络文章目录机器学习深版09：贝叶斯网络1.复习1.信息熵（熵）2.交叉熵3.相对熵（KL散度）4.互信息5.信息增益6.概率三公式7.金条问题2.朴素贝叶斯以文本分类为例3.贝叶斯网络一个简单的贝叶斯网络全连接贝叶斯网络正常的贝叶斯网络实际案例分析特殊的贝叶斯网络其他解释说明
fafagege11520·2023-02-28 19:16

论文笔记（二）——关于一些图像处理效果的评价指标

全参考这些一般跟深度学习搭边结构相似性SSIM、峰值信噪比PSNR（这俩都是越大越好）均方误差MSE（越小越好）等等（2）部分参考没咋研究过（3）无参考这些比较简单传统图像处理均值，标准差，平均梯度，信息熵等等二论文用到的评价指标我的实验数据集是自己在谷歌卫星影像上搜集的六大洲每个州选一个国家数据集
·2023-02-24 12:07

论文笔记（二）——关于一些图像处理效果的评价指标

全参考这些一般跟深度学习搭边结构相似性SSIM、峰值信噪比PSNR（这俩都是越大越好）均方误差MSE（越小越好）等等（2）部分参考没咋研究过（3）无参考这些比较简单传统图像处理均值，标准差，平均梯度，信息熵等等二论文用到的评价指标我的实验数据集是自己在谷歌卫星影像上搜集的六大洲每个州选一个国家数据集
·2023-02-23 19:27

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers激活函数-概率决策⚠线性回归决策树DecisionTrees决策树构建递归退出条件C信息熵
Vec_Kun·2023-02-16 21:15

机器学习之决策树算法（1）

信息熵：有标签和样本特征来计算得到。信息增益：标签的信息熵减去样本特征的信息熵。越大特征越优。下面我们用kaggle上大赛的数据来预测泰坦尼克号幸存者。数
z小猫不吃鱼·2023-02-07 10:16

3.5 决策树

文章目录3.5.1认识决策树3.5.2决策树分类原理详解1.原理2.信息熵的定义3.决策树的划分依据之一------信息增益4.决策树的三种算法实现3.5.3决策树API使用决策树对鸢尾花数据集进行分类
Aurora-boo·2023-02-07 08:48

损失函数笔记（一）—— 交叉熵损失函数

交叉熵损失函数（一）什么是熵在机器学习中所提到的熵通常指信息熵，香农最先提出了信息熵的概念，目的就是为了度量某个随机事件的信息量，即从不确定到确定的难度。
调参小飞侠·2023-02-06 08:24

从零开始的数模（十八）熵权法

在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法
NEFU-Go D 乌索普·2023-02-05 15:35

决策树（划分选择、算法流程、剪枝处理，连续值与缺失值处理）

划分选择信息增益信息熵信息熵越高，纯度越低信息增益一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性来进行划分所获得的“纯度提升”越大信息增益对可取值数目较多的属性有
夕述·2023-02-05 13:20

ID3算法思想分析

信息增益的概念将在下面介绍，通过不断的选择特征对数据集不断划分；Id3基本步骤：1.计算类别信息熵类别信息熵表示的是所有样本中各种类别出现的不确定性之和。
小北呱·2023-02-04 19:15

机器学习：信息熵，基尼系数，条件熵，条件基尼系数，信息增益，信息增益比，基尼增益，决策树代码实现（一）

文章目录初始化，涉及到使用的变量：信息熵定义公式，经验公式代码：基尼系数定义公式，经验公式代码：条件熵，条件基尼系数条件熵定义公式，经验公式条件基尼系数定义公式，经验公式代码：信息增益，信息增益比，基尼增益信息增益信息增益比基尼增益代码
萤火虫之暮·2023-02-04 11:32

熵值法原理及python实现 附指标编制案例

文章目录1.简单理解信息熵2.编制指标（学术情景应用）3.python实现3.1数据准备3.2数据预处理3.3熵值、权重计算3.4编制综合评价指标熵值法也称熵权法，是学术研究，及实际应用中的一种常用且有效的编制指标的方法
侯小啾·2023-02-03 07:38

NLP-信息熵、条件熵、互信息的简介

一、信息熵1948年,香农在他的《通信的数学原理》中提出了的概念，解决了信息的度量问题，如何理解信息的度量，通俗的解释就是有多少信息量，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的关系，信息熵代表了事件的不确定程度
Huoyo·2023-02-02 00:59

2021年系统规划与管理师上午真题及答案解析

A.信息量B.概率C.信息熵D.函数2.5G在信息传输模型中属于()。A.信源B.编码器C.译码器D.信道3.企业网络直播卖货属于电子商务的哪种商业模式：()。
任铄·2023-02-01 04:07

开学还有多远？能计算么？

假设开学的可能性有两种，分别为开学和延迟，我们可以理解为这个事件发生的有2种结果，发生概率都为1/2，用p表示，对应每一种可能携带的熵值为所以学校开学的信息熵值就为开学和延迟两种结果的熵值相加，即此时，
猫咪范儿的煲仔饭·2023-01-31 07:50

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度
shaolin79·2023-01-30 02:58

信息熵、相对熵与交叉熵

目录1.信息熵2.相对熵3.交叉熵4.交叉熵与softmax1.信息熵  熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。
纽约的自行车·2023-01-29 13:29

决策树回顾

衡量纯度的指标有：信息熵、增益率、基尼指数。什么是ID3决策树？ID3决策树是以信息增益为准则来选择划分属性，信息增益即代表选
thelong的学习日记·2023-01-29 00:45

机器学习---决策树

(分类算法的代表)信息熵是一种混乱的程度。系统越有序，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散，系统越混乱，熵值越大。熵值：
灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

第04课 可靠信道编码

@author:Light@Date:2020/3/10.绪论计算机世界：离散的时间上：采样数值上：编码这样就把连续的数值将其离散化*信息熵1.传输差错原因：物理特性干扰、失真、衰减现象：0->1和1-
月light月·2023-01-27 13:17

excel熵值法计算权重_指标合成的客观权重法之熵权法

可根据各项指标的变异程度,利用信息熵这个工具,计算各个指
weixin_39929566·2023-01-27 09:15

[整理] 理解各种 “熵”

通俗理解各种"熵"1.自信息量2.联合信息熵与条件信息熵2.1联合信息熵2.2条件信息熵2.3熵的强可加性*3.互信息3.1互信息基本概念3.2互信息、信息熵和条件熵*4.交叉熵与相对熵4.1交叉熵4.2
WangMH_CHN·2023-01-27 08:36

信息熵的计算公式_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。
weixin_39826984·2023-01-26 09:59

如何计算EEG信号的香农熵Shannon entropy（附Matlab程序）

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》香农熵Shannonentropy又称为信息熵，是信息论中的一个概念，但是其很早就被引入到脑电领域的研究中。
悦影科技·2023-01-26 09:59

【机器学习 & 决策树（分类算法）】信息熵 || ID3算法 || C4.5算法 || Cart算法 || ID3算法示例 || 导出决策树

二、信息熵信息熵的概念：
追光者♂·2023-01-26 08:28
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