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信息熵
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
信息熵的计算公式
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
EEG脑电技术分析文章
科学
【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
权重的计算(熵权法)
Ⅰ.标准化处理i.i.正向指标(效益型)i.ii.逆向指标(成本型)Ⅱ.计算比重Ⅲ.计算
信息熵
Ⅳ.计算冗余度Ⅴ.计算权重Ⅵ.举例演示以下列数据为例,评判哪家企业更适合投资vi.i.标准化处理(一般只用正向指标的计算公式处理数据
黑小慕
·
2023-01-26 07:12
算法
【Datewhale一起吃瓜 Task3】啃瓜第四章
文章目录决策树学习过程预测过程如何划分
信息熵
信息增益增益率基尼指数泛化能力关键:剪枝预剪枝后剪枝比较缺失值处理:样本赋权,权重划分决策树决策树基于“树”结构进行决策每个内部节点对应于某个属性上的测试每个分支对应于该属性的某个取值每个叶节点对应于一个预测结果学习过程根据训练数据
有理想、有本领、有担当的有志青年
·
2023-01-25 11:07
决策树
算法
Spark 3.0 - 8.ML Pipeline 之决策树原理与实战
目录一.引言二.决策树基础-
信息熵
三.决策树的算法基础-ID3算法四.ML中决策树的构建
BIT_666
·
2023-01-22 12:55
Spark
3.0
x
机器学习
Scala
决策树
spark
KL散度学习笔记
信息熵
参考:https://baike.baidu.com/item/%E9%A6%99%E5%86%9C%E7%86%B5/1649961?
红太狼陛下
·
2023-01-21 14:05
机器学习
机器学习-决策树
信息熵
及信息增益“
信息熵
”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为(k=1,2,...,||),则D的
信息熵
定义为:Ent(D)的值越小,则D的纯度越高。
Hank0317
·
2023-01-21 14:58
机器学习
决策树
算法
机器学习模型评价指标+模型出错的四大原因及如何纠错
只有在非监督模型中才会选择一些所谓“高大上”的指标如
信息熵
、复杂度和基尼值等等。其实这类指标只是看起来老套但是并不“
bailixuance
·
2023-01-20 13:05
机器学习
模型评价指标
构建指标体系的原理
2、熵值法
信息熵
表示一个系统的有序性,系统的有序性越大,
信息熵
越大,反之,一个系统的有序性越小,
信息熵
越小3、相关系数法指标间的信
伙伴几时见
·
2023-01-20 02:14
python数据挖掘
改进多目标粒子群储能选址定容matlab
改进多目标粒子群储能选址定容matlab采用matlab编程得到33节点系统改进多目标储能选址定容方案,采用基于
信息熵
的序数偏好法(TOPSIS)求解储能的最优接入方案,程序运行稳定,注释清楚。
「已注销」
·
2023-01-19 19:58
学习
信息增益的介绍
在前面的两篇文章中我们介绍了
信息熵
和条件熵。
信息熵
代表的是随机变量的复杂度(不确定度)。条件熵代表的是在某一个条件下,随机变量的复杂度(不确定度)。现在信息增益=
信息熵
-条件熵。
Bonyin
·
2023-01-18 15:31
自然语言处理
PyTorch之torch.nn.CrossEntropyLoss()
简介
信息熵
:按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望,即平均编码长度交叉熵:使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望,即平均编码长度多分类任务中的交叉熵损失函数代码1)导入包importtorchimporttorch.nnasnn2
我是一名程序媛
·
2023-01-18 14:56
PyTorch
python
深度学习
机器学习
算法
人工智能
python实现决策树 西瓜书_机器学习 西瓜书 Day04 决策树
4.2.1信息增益
信息熵
度量法:Ent(D):见p75Ent越小,D的
weixin_39727706
·
2023-01-18 14:45
python实现决策树
西瓜书
聚类算法评价指标——Normalized Mutual Information, NMI指数
参考资料[1]基于
信息熵
加权的聚类集
赵孝正
·
2023-01-16 18:15
#
聚类
聚类
算法
机器学习
PyTorch 入坑十一: 损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss
这里写目录标题概念LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自
信息熵
(
信息熵
)相对熵(KL散度
龙俊杰的读书笔记
·
2023-01-15 16:21
PyTorch
深度学习
pytorch
深度学习
神经网络
分类问题学习笔记-决策树
文章目录决策树案例:原理:基于信息论的三种决策树算法:1、ID3算法**
信息熵
:****案例:**ID3算法的不足2、C4.5算法3、CART算法优点:缺点:关于剪枝:python鸢尾花案例:决策树案例
带问号的小朋友
·
2023-01-15 08:32
pyhton机器学习
决策树
剪枝
算法
python
人工智能
《机器学习实战》学习笔记(二):决策树
目录一、决策树1.1决策树简介1.2使用决策树的过程二、ID3算法2.1算法流程2.2算法原理2.2.1
信息熵
2.2.2信息增益2.3算法实例2.3.1实例背景2.3.2数据处理:2.3.3计算
信息熵
并划分数据集
nooobyy
·
2023-01-15 08:32
机器学习
决策树
机器学习
算法
决策树 基于python实现ID3,C4.5,CART算法
实验目录实验环境简介决策树(decisiontree)
信息熵
信息增益(应用于ID3算法)信息增益率(在C4.5算法中使用)基尼指数(被用于CART算法)实验准备数据集算法大体流程实验代码训练集数据读入
信息熵
代码算法流程结构
大鸟仙童
·
2023-01-14 18:49
决策树
python
算法
NLP笔记:浅谈交叉熵(cross entropy)
NLP笔记:浅谈交叉熵(crossentropy)0.引言1.交叉熵的定义1.
信息熵
2.相对熵(KL散度)3.交叉熵2.交叉熵的实现1.tensorflow实现2.pytorch实现3.tensorflow
Espresso Macchiato
·
2023-01-13 08:17
算法笔记
机器学习
人工智能
深度学习
tensorflow
pytorch
机器学习——决策树
决策树文章目录决策树Python相关语法
信息熵
&信息增益项目案例1:判定鱼类和非鱼类项目案例2:使用决策树预测隐形眼镜类型Python相关语法##取每一列foriinrange(len(X[0])):list1
Aure219
·
2023-01-12 09:16
机器学习
决策树
python
交叉熵损失cross entropy loss
信息熵
越大,混乱程度越大,信息量越大。当概率均等的时候
信息熵
最大,这时系统对取什么态没有偏向性,所以混乱度最大。
kiss_the_rain86
·
2023-01-11 23:35
pytorch
赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)
赤池信息量准则建立在
信息熵
的概念基础上。在一般的情况下,AIC可以表示为:AIC=2k−2ln(L)其中:k是参数的数量,L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态分布。设n
生信研究猿
·
2023-01-11 15:53
机器学习
算法
开发语言
ID3、C4.5、CART决策树
ID3、C4.5、CART决策树预备知识
信息熵
ID3算法信息增益ID3算法描述ID3算法缺点C4.5信息增益率剪枝策略预剪枝后剪枝C4.5算法描述C4.5缺点CART树优点特征划分标准分类树回归树剪枝策略
noTensor
·
2023-01-10 09:00
决策树
决策树
算法
机器学习
剪枝
人工智能
机器学习基础
深度学习中的偏差与方差1.4,交叉验证1.5,均方误差和方差、标准差二,先验概率与后验概率2.1,条件概率2.2,先验概率2.3,后验概率2.4,贝叶斯公式2.5,后验概率实例三,相对熵与交叉熵3.1,
信息熵
qq_1041357701
·
2023-01-10 09:27
机器学习
人工智能
算法
机器学习模型(线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林、SVM&向量机)
梯度下降算法逻辑回归推导机器学习模型--决策树和随机森林决策树:level
信息熵
随机森林是一个简单的混合模型香农
信息熵
神经网络SVM&向量机线性可分向
Nefelibat
·
2023-01-09 18:38
机器学习
线性回归
逻辑回归
决策树和随机深林
随机森林
聚类
4 机器学习之决策树
coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=32776决策树、异常检测、主成分分析常用的分类方法:逻辑回归的思路:决策树的思路:1.决策树1.1ID3决策树:利用信息增益来划分节点
信息熵
是度量样本集合纯度最常用的一种指标
wangwangmoon_light
·
2023-01-09 13:24
AI_算法基础
决策树
算法
python实现决策树算法sklearn_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化
本文以PPT的形式,首先回顾最优码、
信息熵
等决策树
weixin_42601702
·
2023-01-07 19:42
sklearn 决策树例子_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化
本文以PPT的形式,首先回顾最优码、
信息熵
等决策树
Kay Lam
·
2023-01-07 19:41
sklearn
决策树例子
【机器学习】决策树原理、调参、可视化 + 银行信用卡欺诈检测案例(含数据集)
构造决策树实例决策树的剪枝sklearn实现决策树决策树的调参银行借贷欺诈检测案例训练模型调优及可视化决策分类树2.1ID3算法(信息增益)ID3是决策树学习算法中最具有影响和最为典型的算法,它的基本思想是,利用
信息熵
的原理
—Xi—
·
2023-01-07 18:05
机器学习
决策树
算法
人工智能
分类
决策树和随机森林算法原理和实现
机器学习基础(五)决策树概念算法原理
信息熵
和信息增益Gini指数随机森林算法流程随机抽样Bagging算法随机森林概要特征重要性决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的方法。
想要快乐的小张
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2023-01-07 18:05
机器学习
机器学习
变分推断(variational inference)/variational EM
文章目录1.琴生不等式2.香农信息量/自信息I3.
信息熵
4.相对熵/KL散度/信息散度5.最大似然5.1表述方式15.2表述方式25.3在有监督分类任务中的应用6.EM6.1EM算法介绍6.1.1最小化
诸神缄默不语
·
2023-01-06 10:59
数学学习笔记
1024程序员节
算法
概率论
统计学
变分推断
机器学习的基本概念
2Concept相关内容来源2.1
信息熵
这个概念很基础。
信息熵
是用来度量不确定性,当熵越大,k的不确定性越大,反之越小。
做一个码农都是奢望
·
2023-01-05 17:32
deeplearning
matlab
机器学习
p2p
人工智能
【机器学习】
信息熵
、交叉熵、相对熵
信息熵
、交叉熵、相对熵(KL散度)参考链接:一文彻底搞懂
信息熵
、相对熵、交叉熵和条件熵(含例子)
信息熵
H(X)=−∑i=1Np(xi)logp(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^N{p(x_i)
秋天的波
·
2023-01-05 16:40
机器学习
python
人工智能
损失函数与极大似然估计的联系 | 交叉熵的理解与变化
文章目录极大似然平方损失原文解析交叉熵原文解析logistic的特殊化维度问题交叉熵的信息论理解原文解析信息量
信息熵
交叉熵softmax+交叉熵深度学习需要定义损失函数,其中,线性回归的损失函数是平方损失
亦梦亦醒乐逍遥
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2023-01-05 14:35
人工智能
机器学习
回归
python
交叉熵损失和极大似然估计
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197
信息熵
信息熵
是消除不确定性所需信息量的度量
信息熵
是信息的不确定程度
信息熵
越小,信息越确定\(
信息熵
=\sum\limits
weixin_30532369
·
2023-01-05 14:31
人工智能
Pyhton实现决策树算法 MNIST数据集
Pyhton实现决策树算法MNIST数据集决策树是一种比较接近人类思维方式的算法,将样本通过每个特征值的信息增益进行划分,从而保证每个划分之后的结果
信息熵
的消减量达到最大。
菜鸡儿的架构师之路
·
2023-01-05 13:29
算法
python
机器学习
决策树
《自然语言处理综论(Speech and Language Processing)》第三章笔记
3.1节对N-gram模型的原理及应用场景进行概述;3.2节说明了如何衡量语言模型的优良,引入困惑度的概念,并在3.8节深入讨论困惑度与
信息熵
的联系;3.3节说明从一个语言模型中抽取句子的具体操作;3.4
Hannah2425
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2023-01-03 13:59
笔记
自然语言处理
人工智能
深度学习
NEFU数据科学导论(五)特征工程2特征选取
从数据集的全部特征中选取一个特征子集的过程被称为特征选择二、基本流程2.1子集产生2.2子集评估停止条件2.3子集检验三、过滤式方法3.1常用特征选择统计量3.1.1方差阈值3.1.2Pearson相关3.1.3距离计算统计分量越大,特征越重要3.1.4
信息熵
信息增益越大特征越重要四
NEFU-Go D 乌索普
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2023-01-03 10:38
人工智能
信息熵
原理与Python实现
信息熵
理论熵原理熵是个物理名词,最初是从平衡态热力学中总结出来的,它表述为热量与绝对温度变化的商。它标志着热量转化为功的程度,泛指某些物质系统状态的一种量度。
_泥鳅
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2023-01-03 07:57
科研算法
算法
python
机器学习:Kullback-Leibler Divergence(KL散度)以及R-dropout函数的通俗讲解
KL散度,最早是从信息论里演化而来的,
信息熵
的定义如下:H=−∑i=1Np(xi)log(p(xi))H=-\sum\limits_{i=1}^{N}p(x_{i})log(p(x_{i}))H=−i=
唐僧爱吃唐僧肉
·
2023-01-02 09:40
损失函数变化
机器学习基础
深度学习中的偏差与方差1.4,交叉验证1.5,均方误差和方差、标准差二,先验概率与后验概率2.1,条件概率2.2,先验概率2.3,后验概率2.4,贝叶斯公式2.5,后验概率实例三,相对熵与交叉熵3.1,
信息熵
qq_1041357701
·
2023-01-02 07:12
机器学习
人工智能
算法
决策树----对天气和自身状态是否适合去运动做出预测
目录前言一、决策树原理二、实验过程2.1.最优决策属性的选择2.1.1
信息熵
2.1.2信息增益(代表算法:ID3)2.2准备数据集2.3创建决策树2.4保存和读取决策树2.5绘制决策树2.6使用决策树进行分类
༄༄小半生༅࿐
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2023-01-01 23:14
机器学习
决策树
算法
机器学习
python
list
决策树实现手写体识别
文章目录决策树识别手写体前言代码获取实现步骤所需的库导入数据集
信息熵
选出信息增益最高的属性选出信息增益率最高的属性选出基尼指数最低的属性生成决策树展示树测试决策树简单实现演示效果展示信息增益信息增益率基尼指数改进改进效果信息增益信息增益率基尼指数结果分析决策树识别手写体前言决策树
thinker_s
·
2023-01-01 20:56
机器学习
python
决策树
聚类、距离衡量方法
将数据样本划分为若干个通常不相交的“簇”,使簇内数据之间具有高的相似性,不同簇数据之间具有高的差异性一、相似性度量方法欧氏距离马氏距离标准化欧式距离海明距离哈曼顿距离杰卡德距离切比雪夫距离相关距离闵可夫斯基距离
信息熵
余弦距离基于核函数的度量
Anthony_4926
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2022-12-31 17:25
机器学习
聚类
机器学习
线性代数
python3random linux熵_【机器学习数据集的
信息熵
】
信息熵
及其Python计算实现
1.
信息熵
的理论背景在机器学习的过程中,我们经常会进行数据集的准备工作。那么怎么来评测我们划分的数据集,来证明我们的划分就是最好最合理的呢?这里我们就需要用到
信息熵
了。
weixin_39522312
·
2022-12-31 09:06
python3random
linux熵
信息熵
及其相关概念
1.1
信息熵
的三个性质1.2对
信息熵
三条性质的理解1.3回看
信息熵
定义2.伯努利分布熵的计算[3]3.两随机变量系统中熵的相关概念[4]3.1互信息3.2联合熵3.3条件熵3.4互信息、联合熵、条件熵之间的关系
Leora_lh
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2022-12-31 09:35
学习
信息熵
熵及相关名称含义
(这里指的是信息量)2.
信息熵
(informationentrop
西瓜ggg
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2022-12-31 09:35
机器学习
算法
信息安全—密码学
信息熵
信息理论基础—熵的概念(熵、联合熵、条件熵、平均互信息)
数学基础:概率论乘法法则两个事件相互独立:P(A∩B)=P(A)×P(B)·意思是事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率×事件B发生的概率··举个栗子:掷两枚硬币硬币同时立着的概率=掷一枚硬币立着的概率×再掷一枚··硬币立着的概率。两个事件非独立:P(A∩B)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)·意思是事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率×在事件A发生的概率下事·件B
Lmars97
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2022-12-31 09:04
信息熵
密码学
信息安全
概率论
信息熵
及其相关概念--数学
https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124#1__6
weixin_ry5219775
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2022-12-31 09:31
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