信源熵第5页

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!

坛城守护者·2024-01-28 13:25

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM交叉熵损失函数

Icevivina·2024-01-28 12:53

计算机网络-编制与调制（基带信号基带传输宽度信号宽度传输编码调制）

文章目录基带信号与宽带信号编码与调制数字数据编码为数字信号数字数据调制为模拟信号模拟数据编码为数字信号模拟数据调制为模拟信号小结基带信号与宽带信号信道上传输的信号除了可以分为数字信号和模拟信号，也可以分为基带信号和宽带信号，只是分类标准不同而已基带信号：指未经过调制的原始电信号，或者说来自信源

Full Stack-LLK·2024-01-28 11:13

熵

二十多前读过美国学者里夫金写的一本书:《熵，一种新的世界观》感悟颇深。熵是描述一个系统状态的物量，熵增定律就是热力学第二定律，能量守恒定律或物质不灭定律是热力学第一定律。

心物一元·2024-01-28 09:30

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

向上生长—保持学习力

熵增定律告诉我们任何系统或者个人都有一种自毁趋势，为了维持系统，需要持续地输入能量，这种能量叫“负熵增”。对于个人来说负熵增就是新的知识，新的技能。所以我们需要保持学习力，不断完善自我。

龙猫小千·2024-01-28 07:56

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

1-1防护服下的少女

熵蓝她们倒是有精确的通道，只是我好像没有

金之心·2024-01-27 19:31

熵权法（内含python完整代码）

那就是我们今天的主角啦---熵权法观察候选人的数据我们可以发现,A、B、C三人的身高是极为接近的,那么对于找对象来说这个指标是不是就不重要了呢?而对于体重这个指标来说,三人相差较大,那么找对

者半·2024-01-27 16:33

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo

zoetu·2024-01-27 14:51

作家陈岚

各种争论质询也是必要的，信源真实性也需要多方比对，但是，生、死是大事，有能力、勇气与担当去采取行动，救人一命胜造七级浮屠。这18个孩子长大后，应该记得陈岚这个人曾

咸叔说·2024-01-27 14:20

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

第27章对于复数矩阵的进一步理解，前两章看不懂就看看这个

方程的时候发现有些东西讲不明白，不写不行，从物理的角度解释一下，前面写了矩阵的行空间是复数系，对于虚数要理解成趋势，空置的位置，这样对于有存在的位置就会形成一个驱动，那么行向量中的元的虚数向量是不同的，那么这个虚数向量像不像熵，

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

不懂“熵增定律”，怎么在职场乘风破浪？

熵增定律，号称全宇宙最绝望的定律，它大致的意思是，自然界的过程都是向着熵增加的方向进行的，即从有序到无序。

职场红与黑·2024-01-27 02:53

大模型理论基础初步学习笔记——第七章大模型之Adaptation

7.1.2通用的adaptation配置交叉熵损失：7.2当前主流的几种Adaptation方法7.2.1Probing7.2.1.0探针概念7.2.1.1Probing方法的引入7.2.1.2Probing

panda_dbdx·2024-01-26 17:28

Course1神经网络和深度学习编程作业

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。

毛十三_·2024-01-26 11:03

最大熵原理

最大熵原理最大熵原理是概率模型学习的一个准则，其认为学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，然后在集合中选择熵最大的模型。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

你每天忙忙碌碌，却不知道一天到晚忙什么？还有重要的事情拉下？

一、你为什么会越来越忙这里引入了一个“熵”的概念，熵反映的是一个系统的混乱程度，一个系统越混乱，其熵就越大；越是整齐，熵就越小。

拂尘记·2024-01-26 10:34

FinBert模型：金融领域的预训练模型

：金融短讯类型分类实验任务数据集实验结果实验二：金融短讯行业分类实验任务数据集实验结果实验三：金融情绪分类实验任务数据集实验结果实验四：金融领域的命名实体识别实验任务数据集结果展示总结FinBERT是熵简科技

dzysunshine·2024-01-26 08:39

晨读《熵增定律》

155/365《熵增定律》第九章熵减法则：马蝇效应时间：2021.7.306：00～7：00共读书目：《熵增定律》第九章熵减法则：马蝇效应共读的小伙伴：玉森，玉莲，海霞，芳芳，巧蓉，晓菲，康乐财姐，蒙蒙

蒙蒙简·2024-01-26 06:53

PNAS：大脑一思考，就不再对称也不再平衡

来源：集智俱乐部作者：郭瑞东审校：张澳编辑：邓一雪导语生命系统的各种功能，从精神层面的思考，到物理层面的运动，都会消耗能量并产生熵，打破原有的平衡。

人工智能学家·2024-01-26 04:57

最大熵模型

直观理解image.png大熵模型在分类方法里算是比较优的模型，但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大，导致样本量很大的时候，对偶函数优化求解的迭代过程非常慢，scikit-learn

dreampai·2024-01-25 23:16

别再因为React、Vue吵了，真的毫无新意！

在这样氛围与二手信源的影响下，会给人一种大佬都亲手下场撕了的感觉，

白日梦批发商·2024-01-25 18:25

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

H264解码原理详解

根据如下图所示的解码器流图，我们可以看出基本的解码流程如下：解码器从网络提取层中接收压缩的比特流，经过对码流进行熵解码和重排序获得量化系数X；这些系数经过反量化和反变换得到残差数据D；解码器使用从码流中解码得到的头信息创建一个预测数据

稚肩·2024-01-25 18:19

时序分解 | MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算

时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算目录时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-25 16:57

郭延栋:学校领导干部应具备三种能力

大小公司都要警惕“熵增”》，文章关注的是企业管理问题，如何营造优秀的企业文化，作为公司领导者如何团结带领企业员工寻求突破，赢得发展，看后很受启发，非常认同文中的一些观点。

知北老师·2024-01-25 15:55

【数学建模】综合评价方法

文章目录综合评价的基本理论和数据预处理综合评价的基本概念综合评价体系的构建综合指标的预处理方法评价指标预处理示例常用的综合评价数学模型线性加权综合评价模型TOPSIS法灰色关联度分析熵值法秩和比（RSR

自律版光追·2024-01-25 14:07

蓝桥杯官网填空题（01串的熵）

问题描述答案提交这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。importjava.util.*;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){for(doublezero=1;zero11625907.5798&&result<11625907.5799){Sy

雪泡泡·2024-01-25 11:18

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法

llovew.·2024-01-25 07:51

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-12-10)

熵、比热、磁化率和渗流的Rushbrooke不等式;使用水平能见图网络的跨尺度径流可预测性洞察;社会网络的区分性中心性;潜在客流预测：城市交通发展的新型研究;利用Kronecker积的复合网络结构可观测性

ComplexLY·2024-01-25 05:24

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

决策树（Python）

衡量标准——熵这里熵表示样本种类的丰富性，样本种类越多越混乱，熵越大；假若全部属于同一类，则熵等于零。构造的基本思路随着层数增加，让熵快速降低，降低速率越快，效率越高。

Sanchez·J·2024-01-24 18:11

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言

panda_dbdx·2024-01-24 16:48

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

291.又该忙年了（2022-01-26）

前几日随意浏览，看到一篇文章里谈到“熵增定律”，一个物理定律，对

卖瓜王婆·2024-01-24 10:04

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

1985-A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram

该论文首次提出利用最大熵原理计算图像分割阈值，即选取阈值使得图像分割出来的部分的一阶灰度统计的信息量最大（一维熵最大）。

是聪聪黄吖·2024-01-23 23:42

数学建模---评价类模型总结

目录一、层次分析法（AHP）二、topsis三、熵值法四、模糊综合评价法一、层次分析法（AHP）优点：结构清晰：通过建立层次结构，能清楚地展示决策要素之间的关系。

Faelan.·2024-01-23 21:01

geemap学习笔记053：纹理特征

本节将会介绍EarthEngine中提供的一些纹理特征计算方法，包括熵和灰度共生矩阵。

静观云起·2024-01-23 10:20

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

转发

刷微博只会使自己心驰外越，心猿意马，熵增。人生绝不是一步登天，而是一步一步挪着走

黄喵喵NN·2024-01-23 08:05

12.共读《逆熵增成长之路》阅读篇

通过共读《逆熵增成长之路》的阅读篇，我也说说对于阅读的理解。一、阅读是为了改变阅读是只是成长的开始，能发生改变是最终目的。1.书是我们学习成长的路上不可或

绿萝爱早起·2024-01-23 07:42

硬件厂家的标准人脸通管理软件无法满足机关事业单位、企业的更多灵活性管理需求

熵基科技（原北京中控）的人脸识别消费软件想来很多商家推过，也有很多单位用户使用的。我测试过他们的Web软件，老实说还存在蛮多的问题。

华西建筑关联专业公司华鲲智慧·2024-01-23 07:09

特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN

特别地，我们使用MAE-NAS，一种受最大熵原理指导的方法，在低延迟和高性能的约束下搜索我

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:13

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