信息论-熵第18页

感知《心流》，幸福成长

听完《心流》，收货了两个全新的概念:心流体验及精神熵。回顾过去，自己的生命中也曾出现过心流。

蓝桑儿_49db·2023-10-27 13:30

CRD3 小陈读paper

数据集也用了好多其实对比实验没什么好看的这个图还是很有意思的常规交叉熵忽略了

：）�东东要拼命·2023-10-27 09:08

【机器学习】决策树（理论与代码）

计算信息熵Ent(D)与信息增益Gain（D）。原理的话就是选取信息增益最大的为根，以此类推。

读书猿·2023-10-27 04:23

交叉熵理解

可以从最大似然估计的角度理解交叉熵：例如一个图片，该图片的类别服从一个分布P(x)，在N次独立同分布实验中（例如让N个人去判断这个图片的类别），该图片类别的观察值为x的次数为N(x)，那么似然值为：取负对数并用样本数

漫彻思特·2023-10-27 04:32

30基于matlab图像清晰度评价指标。一共11种。程序已调通，可直接运行。需要直接拍下。图像剃度的清晰度评价( EOG, Roberts, Tenengrad, Brenner, Variance,

图像剃度的清晰度评价(EOG,Roberts,Tenengrad,Brenner,Variance,Laplace,)，频域评价(离散傅里叶变换，离散余弦变换)，熵值评价，统计值评价(灰度带，自相关函数

顶呱呱程序·2023-10-27 00:58

吃瓜教程3——决策树（西瓜书第四章）

目录一、算法原理从几何角度理解最终目的二、ID3决策树自信息信息熵信息增益ID3决策树三、C4.5决策树增益率一、算法原理从几何角度理解根据某种准则划分特征空间最终目的将样本越分越“纯”二、ID3决策树自信息信息熵

雾里看花的学习日常·2023-10-26 22:12

吃瓜教程task03--决策树

C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.ID3【算法逻辑】最终目的：划分后提高样本纯度，将样本越分越纯（信息熵度量纯度

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

吃瓜教程ML--笔记三--决策树什么是决策树3种决策树ID3决策树（IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree

暴走小辉·2023-10-26 22:12

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-决策树-task31知识点2具体内容2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3

yxyibb·2023-10-26 22:10

吃瓜教程3|决策树

ID3算法假定当前样本集合D中第k类样本所占比例为pk，则样本集合D的信息熵定义为信息增益C4.5算法ID3算法存在一个问题，就是偏向于取值数目较多的属性，因此C4.5算法使用了“增益率”（gainratio

fof920·2023-10-26 22:03

计算机信息安全技术

有关信息的定义有许多种，它们都从不同的侧面，不同的层次揭示了信息的特征与性质，但同时也都有各自的局限性，1988年我国信息论专家钟义信教授在信息科学原

HappyEnd美满结局·2023-10-26 21:02

交叉熵函数原理

交叉熵函数交叉熵函数信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵交叉熵函数信息量一个信息的信息量取决于该消息对应事件发生概率的大小。

weixin_42525633·2023-10-26 19:00

matlab图像信息熵交叉熵,【机器学习】信息量，信息熵，交叉熵，KL散度和互信息（信息增益）...

这篇文章详细讲解了信息论中许多基本概念的前因后果，并且很是的直观用了大量的图片，和形象化的解释。

xh moon·2023-10-26 19:58

熵、交叉熵、相对熵（KL 散度）意义及其关系

熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x)相对熵（relativeentropy）也叫KL散度

weixin_30388677·2023-10-26 19:58

分类问题中为什么用交叉熵而不用MSE KL散度和交叉熵的关系

1.引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hingeloss）、交叉熵（crossentropy）。

taoqick·2023-10-26 18:25

为什么交叉熵常被用作分类问题的损失函数

1.前言在深度学习领域，交叉熵（CrossEntropy）常被用作分类问题的损失函数。

DeepGeGe·2023-10-26 18:53

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

交叉熵函数和KL散度函数

交叉熵函数（Cross-EntropyFunction）和KL散度函数（Kullback-LeiblerDivergenceFunction）都是用来度量两个概率分布之间的差异或相似性的数学函数。

温柔的行子·2023-10-26 18:18

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2

slience_me·2023-10-26 18:23

决策树--ID3算法

决策树–ID3算法概念（1）信息熵Entropy(x)=−∑iNclassP(xi)log2P(xi)Entropy(x)=-\sum_{i}^{N_{class}}P(x_i)log_2P(x_i)Entropy

HawardScut·2023-10-26 18:53

大学生学数学，不妨读《数学之美》这本书

统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析

令狐翀冲鸭·2023-10-26 17:30

统计学习方法拉格朗日对偶性

在许多统计学习的约束最优化问题中，例如最大熵模型和支持向量机，常常使用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）将原始问题转换为对偶问题，通过求解对偶问题而得到原始问题的解。

Air浩瀚·2023-10-26 16:46

可以使用纠缠的量子比特探测黑洞吗？

但这产生了新的问题：如果携带熵的物质进入黑洞后，岂不是熵也被消灭了？这是否违背了热力学第二定律？霍金在论文中阐明：因为黑洞不断吞噬物质，

酆都御史·2023-10-26 14:06

论“熵”与整理收纳的关系

“熵”在物理学上是一个高大上的概念。简单而言就是体系混乱程度的度量。如果通俗的从整理和收纳来解释，那么就好像你的房间如果长时间不整理，会乱成一片。

Angle可可·2023-10-26 08:15

机器学习——决策树

决策树的简述决策树概述熵信息熵条件熵信息增益ID3算法信息增益率基尼系数剪枝预剪枝后剪枝决策树概述同样先来看看下面的问题吧。现在我要在网上买一件衣服，我会先考虑一些基本的问题，才决定是否购买。

熊️兔·2023-10-26 04:12

头歌--机器学习之决策树

目录第1关：什么是决策树第2关：信息熵与信息增益第3关：使用ID3算法构建决策树第4关：信息增益率第5关：基尼系数第6关：预剪枝与后剪枝第7关：鸢尾花识别第1关：什么是决策树1、下列说法正确的是？

咖喱要加力·2023-10-26 04:03

拆书快闪分享：注意力是一种稀缺资源--《心流：最优体验心理学》

一.心流的反面：精神熵要回答什么是心流？先来看看什么不是心流？米哈里用了物理学中“熵”的概念来解释我们精神和意识的混乱。大自然中的大多数运动包含能量转换，

贞贞说敏感·2023-10-26 00:07

day 4

作业系统：Day.4-10(9月4日-10日)【学习打卡】第一堂早课《一切问题的底层规律-熵增定律》❶安卓手机加入契约，3个月60元打卡完退&苹果系统自律打卡（契约记卡9月5日开始）❷看早课回放❸读书:

李大白乎·2023-10-25 19:05

加权交叉熵损失函数

前言在图像分类任务中，为解决不平衡样本问题，在交叉熵损失函数的基础上加入每个类别的类别权重，能有效地减少样本不平衡问题。加权交叉熵损失函数是一种在深度学习中常用的损失函数，用于分类任务的训练过程中。

无妄无望·2023-10-25 17:59

读书笔记

1、时间是熵增方向的度量单位随着时间轴的不断向远处延伸，每个人的状态也开始变化，从开始的「掌控感」、「傲娇」慢慢变成了「焦虑」、「恐慌」，而新出现的情绪，都是因为「不确定性」造成的。

布衣华筝·2023-10-25 17:22

2022-05-26

5.22昨晚和室友看了《瞬息全宇宙》，咱就是说“爱”对于解决熵增的问题是无力and无用的我们诚然可以下载平行世界的自己的技能来帮助此世的自己解决麻烦，但世界存在的基本前提就是矛盾的无法调和，也就是说，任一世界

张彩虹啊·2023-10-25 15:41

时间复盘2019年7月

图表区复盘区个人成长本月算是对曾经未完成的学习任务做了个了断，《薛兆丰经济学讲义》、《科技史纲60讲》第一遍的阅读已完成，同时对《用生活常识就能看懂财务报表》进行了第二遍速读，开始了《信息论40讲》、《

不愿陷于盲·2023-10-25 08:39

全志R128应用开发案例——获取真随机数

cat=24R128内置了TRNG，一个真随机数发生器，随机源是8路独立的环形振荡器，由模拟器件电源噪声产生频率抖动，用低频始终重采样，然后进行弹性抽取和熵提取处理，最终输出128bit真随机数。

DOT小文哥·2023-10-24 18:07

熵编码-算术编码

熵的概念信息熵的公式：,P(i)是事件发生的概率。现在有一段英文字母：AABABCABAB，A出现了5次，B出现了4次，C出现了1次。

DX_dove·2023-10-24 13:31

熵减321周报第12篇：数字化转型是决策模式的升级

hi，朋友们，今天是周五，又是我们周报见面时候啦。下面是本周内我的3个思考、2个引述和1个问题，希望对你有所启发哦。我的3个思考思考1：数字化转型是决策模式的升级数字化转型是决策模式的升级。从基于个体的经验驱动决策模式，升级到基于数据驱动的数字化决策模式。个人经验的模式基于个人的认知，情绪，能力等因素，不具备可复制性，迭代速度较慢；而基于数字化的系统性决策模式，在复制性，进化速度和稳定性上都有大幅

熵减黑客·2023-10-24 08:51

2021-01-16交叉熵损失函数比均方误差损失函数优点在哪里

交叉熵的对比二次方损失https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919这篇没看懂https://blog.csdn.net/u014313009

火星种萝卜·2023-10-24 03:46

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

二、交叉熵（crossentropy):极其有意思的现象：A和B的交叉熵=A与B的KL散度-A的熵。信息论1、信息量含义：越不可能发生（概率越小）的事件发生了，其信息量就越大。公式：表示：负对数函数。

卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss

百年孤独百年·2023-10-24 03:15

交叉熵损失函数和均方误差损失函数

交叉熵分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。

-牧野-·2023-10-24 03:45

幸福日志

给给·2023-10-23 23:57

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门四】

为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识【TensorFlow1.X】系列学习文章目录文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门四】前言损失函数作用均方误差(MSE)交叉熵(

牙牙要健康·2023-10-23 13:26

信息熵、条件熵、信息增益、基尼指数的python实现

手动编写计算信息熵、条件熵、信息增益、基尼指数的函数data=pd.read_excel('customer.xlsx',engine='openpyxl')#信息熵#data->数据框D->指定变量#

CSDN729180099·2023-10-23 12:19

天下苦定制久矣，平台化建设到底难在哪里？

为什么需要平台随着业务的不断发展，软件系统不可避免的走向熵增：复杂度越来越高、研发效率越来越差、稳定性逐渐降低等。

零信任Enlink_Young·2023-10-23 11:34

我读《逆熵增成长之路》-成长篇

今天我参加了共读一本书活动，今天读的书是《逆熵增成长之路》，这本书写的就是他的故事，他的经验，感谢你读到我的文章，让我们一起去看看这本佳作吧！第一天，我们读到了成长篇。

绳系·2023-10-23 10:25

空中计算（Over-the-Air Computation）学习笔记

在这种情况下，信息论的结果表明，利用多址信道中的干扰进行计算，即空中计算(OAC)可以提供比分离通信和计

快把我骂醒·2023-10-23 05:59

读书很重要，但真的看不进去怎么办？

其实，我们看不进去有难度，富含营养价值的书并非自己能力不足，学习力不够，而是没有真正了解读不进去书背后的原理，不知道如何克服熵增，最终实现舒适阅读。今天，

进击的风浔·2023-10-23 05:49

科学定律限制了你的身体，可我们还有精神！

求导比积分要简单的多因为从前者到后者是熵减的

guang17·2023-10-23 04:39

Entropy

Entropy（熵）一个信息源发出多种信号，如果某个信号概率大，那么它后面出现的机会也大，不确定性会小。反之就会机会小，不确定性就大，即不确定性函数f是概率p的单调递减函数。

孟哲凡·2023-10-23 04:46

存储优化知识复习一详细版解析

存储优化知识复习一一、选择题1、1948年，____提出了“信息熵”(shāng)的概念，解决了对信息的量化度量问题。

septnancye·2023-10-23 03:51

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第2讲 - 课程笔记

UCAS-AI学院-自然语言处理专项课-第2讲-课程笔记数学基础概率论基础信息论基础熵（Entropy）联合熵（JointEntropy）条件熵（ConditionalEntropy）熵率（EntropyRate

支锦铭·2023-10-23 01:32

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