熵增益第20页

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

通常在进行特征选择时，会考虑额两个指标:信息增益和信息增益比。

~来了小老弟·2023-11-12 08:08

【lgb去除警告，设置早停】[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

LightGBM][Warning]Nofurthersplitswithpositivegain,bestgain:-inf中文解释：表示LightGBM在尝试进一步划分决策树时，没有找到可以带来正增益的划分

shengchao0920·2023-11-12 01:00

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

)与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉熵损失函数

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

二元交叉熵损失函数是一种常用的机器学习损失函数，它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

对知识蒸馏的一些理解

软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为

重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。loss越小，则表示预测标签与真实标签越接近；反之loss越大。

森林木有熊·2023-11-11 17:07

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数

重剑DS·2023-11-11 17:01

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

十九、信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。

别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

基于一维熵和二维熵的值对图像进行处理

8importosimportcv2importnumpyasnp#定义一维Entropy函数defcalcOneDimEntropy(hist):#计算概率分布prob=hist/np.sum(hist,dtype=np.float32)#计算熵entropy

Wzongming·2023-11-11 08:20

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

01、低噪声放大电路设计——ATF-54143

嵌入式文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/weixin_42340855/858819100、知识储备一个低噪声放大器（LNA）的核心指标就是噪声系数和增益以及稳定性

冬冬甜甜枪·2023-11-11 00:24

现代天线设计——学习笔记（一）

目录学习笔记（一）——天线特性1.1天线的辐射1.2增益1.3有效面积1.4路径损耗1.5方向系数1.6方向系数估计1.7波束效率1.8输入阻抗失配损耗1.9极化学习笔记（一）——天线特性（——————

casic_Lryh·2023-11-11 00:24

双十一，美团为何静悄悄？

©新熵原创作者|古廿编辑|汉卿10月19日，京东宣布了今年双11的促销计划。第二天，10月20日，天猫紧随其后也发布了双11的打折计划。

Unitimes·2023-11-10 19:26

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。

python收藏家·2023-11-10 16:25

[激光原理与应用-52]：《激光焊接质量实时监测系统研究》-3-传感器选型和电路设计

目录3.1传感器的选取3.1.1光电探测基本概念3.1.2可见光传感器3.1.4声音传感器3.2信号调理电路3.2.0可见光电信号前置放大电路3.2.1红外光电信号前置放大电路3.2.2程控自适应增益的光信号放大电路

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-10 14:35

怎样通过ECRS工作改善原则降本增益？如何有效运用ECRS工作改善原则？

企业、工厂在生产时经常会遇到管理上难度越来越大,生产管理上得不到有效改善就会产生生产浪费、生产过剩、成本得不到有效控制,最终导致企业盈利随之下降。接下来我们就通过ECRS工作改善原则面临的关键难题。那么ECRS工作改善原则是什么?ECRS工作改善原则是针对IE工业工程学中程序分析的四大原则进行分析、改善。ECRS工作改善四大原则又有哪些呢?1、取消:作业要素能完成什么,完成的有否价值?是否必要动作

科技新观察·2023-11-10 12:21

使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程

其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。导入包importpandasaspdim

CSDN_Arice·2023-11-10 06:00

低端BLE蓝牙集成32-bit MCU BLE5.2+2.4G芯片适合低成本蓝牙遥控器

内置高性能多模射频收发机最大发射功率10dBm，BLE1Mbps速率下接收灵敏度-96dBm，BLE2Mbps速率下接收灵敏度-93dBm，同时提供3dB调解增益；芯片休眠电流0.7uA，峰值收发功耗

芯片超人·2023-11-10 00:40

图像相机-相机属性SDK汇总设置

文章目录彩色相机设置彩色分辨率设置（TY_ENUM_IMAGE_MODE）彩色模拟增益（TY_INT_ANALOG_GAIN）彩色曝光（TY_INT_EXPOSURE_TIME）彩色增益彩色畸变深度相机设置深度分辨率

晓纪同学·2023-11-09 23:24

机器学习---决策树算法梳理

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段

言成苟文·2023-11-09 22:54

从零开始学习机器学习五：决策树算法&特征工程

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart

火航·2023-11-09 22:19

基于Pentek 4207处理板和7153 AD/DDC板卡构建8通道波束成形系统

波束成形需要对各路传感器或天线接收到的信号的增益和相位进

zjfdsp·2023-11-09 20:05

服务器启动 SpringBoot 后访问特别慢的解决方案

他们产生随机数的原理是利用当前系统的熵池来计算出固定一定数量的随机比特，然后将这些比特作为字节流返回。熵池就是当前系统的环境噪音

薛伟同学·2023-11-09 17:42

开发者分享｜『啃书吧：深度学习与MindSpore实践』第二期回归分析

这一节讲了三个问题：只有一个特征值的线性回归问题简单介绍交叉熵多个属性的线性回归问题关于线性回归的作用，P14有这样一句话很提神：线性回归是一个很简单的算法，使用它可以快速地了解很多关于深度学习的基础知识

昇思MindSpore·2023-11-09 15:01

细粒度结构化稀疏神经网络：第二节

细粒度稀疏可以实现高压缩比，但对硬件不友好，因此速度增益有限。另一方面，粗粒度的稀疏性不能同时在现代GPU上实现明显的加速和良好的性能。在本文中，我们第一个研究从头开始训练（N:M）细粒度结构化稀

L5PC·2023-11-09 13:49

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、sigmoid函数2、交叉熵损失函数

Merlin雷·2023-11-09 12:48

GC6609/TMC2209/TMC2208 36V 2A 微步进静音电机驱动静音步进电机驱动芯片

GC6609内置自动增益控制环路（AGC），对可变负载实现力矩的自动调整补偿，保证力矩一致。电机保持时自动省电功能。全方位的输出保护，包括过温保护，欠压保护，输出短路保护等。

深圳市集智创芯·2023-11-09 12:46

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

信息量、熵、联合熵、条件熵、相对熵、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离

信息量I(xi)=log1P(xi)=−logP(xi)I(x_i)=log\frac{1}{P(x_i)}=-logP(x_i)I(xi)=logP(xi)1=−logP(xi)信息量（self-information），又译为信息本体，由克劳德·香农（ClaudeShannon）提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只

小瓶盖的猪猪侠·2023-11-07 21:41

有关熵、相对熵(KL散度)、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离的内容

写在前面最近学了一些关于熵的内容，为增强自己对这些内容的理解，方便自己以后能够温习，随手记录了相关的介绍，可能有不对的地方，敬请谅解。

Y.IU.·2023-11-07 21:11

唐宇迪学习笔记11：决策树算法

目录一、决策树算法概述1、树模型2、树的组成3、决策树的训练与测试训练阶段测试阶段二、熵的作用1、如何切分特征(选择节点)问题想象一下目标2、衡量标准-熵熵熵值公式举例三、信息增益原理1、熵值2、信息增益四

小丑呀~·2023-11-07 16:24

西瓜书笔记4: 决策树

目录4.1基本流程决策树学习基本算法4.2划分选择4.2.1信息增益信息熵信息增益西瓜例子4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理连续属性离散化西瓜例子

lagoon_lala·2023-11-07 16:22

python机器学习笔记：ID3决策树算法实战

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程

iFlyAI·2023-11-07 16:20

Neural Network and Deep Learning-学习笔记2-改进神经网络的学习方法

1.交叉熵代价函数下面这个例子我们可以看到刚开始的学习速度是⽐较缓慢的。对前150左右的学习次数，权重和偏置并没有发⽣太⼤的变化。随后学习速度加快，神经⽹络的输出也迅速接近0.0。

老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:06

【moeCTF题解-0x04】Crypto

title:【moeCTF题解-0x04】Cryptocategories:CTFmoeCTFtags:CTFPythonCrypto【moeCTF题解-0x04】Crypto有多少信息熵，就能还原出多少信息信息熵

框架主义者·2023-11-06 23:32

时序分解 | Matlab实现PSO-VMD粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解

粒子群算法优化变分模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍PSO-VMD粒子群算法PSO优化VMD变分模态分解可直接运行分解效果好适合作为创新点（Matlab完整源码和数据)，适应度函数为样本熵1

机器学习之心·2023-11-06 22:40

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

与明确限制或削弱层次结构的较低层以迫使它们使用更高级别的调制信号的方法相比，我们框架中的每一层都经过训练以直接解决任务，但通过最大熵强化获得一系列不同的策略学习目标。

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

《名人传》读后感

走出命运时代英雄――读《名人传》有感中国儒家学派的代表孟子曾经说过“故天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为，所以动心忍性，增益其所不能。”

羡鸳不羡仙·2023-11-06 19:35

功率放大器功能及用途介绍

增益调节：功率放大器通

Aigtek安泰电子·2023-11-06 19:07

电压放大器可用于什么场合

通过调整电压放大器的增益，可以实现不同声音级别的放

Aigtek安泰电子·2023-11-06 19:36

电压放大电路适用于什么场合（电压放大器）

音频信号的传输和处理需要较高的电压增益，以增强音频信号的音量和质量。在音响设备、收音机、电视机和电脑音箱等设备中，电压放大电路是不可或缺的部分。

Aigtek安泰电子·2023-11-06 19:35

功率放大器主要特点是什么

功率放大器具有以下主要特点：功率放大器具有高放大增益。其主要功能是将输入信号的电压放大到所需的输出电压水平，以满足特定应用的需求。

Aigtek安泰电子·2023-11-06 19:02

每天三件事 2020-07-16

这是抵抗熵增的一种生活情境。比尔盖茨经常下班回家洗碗，曾经以为这是他的爱好，其实这也是他抵抗熵增的一个方法，这种生活细节背后也是有热力学第二定律的影子。除了这个理论，成年人的生活方式会

番薯片·2023-11-06 16:37

论“熵”与整理收纳的关系

在讨论“熵”与整理收纳的关系之前，让我们先来看看什么是“熵”？熵，热力学中表征物质状态的参量，是系统混乱程度的度量。

江左凌子·2023-11-06 13:45

第一章：如何进行压缩算法的学习及深入

学习基础知识：在开始研究压缩算法之前，需要了解一些基本知识，例如信息熵、码字、霍夫曼编码、熵编码、字典编码等等。可以在网上查找相关资料进行学习。

黑猴子csd·2023-11-06 06:21

五、感官之乐[心流——最优体验心理学（摘抄）]

一个人一旦掌握了身体所能，学习为肉体感官建立秩序，精神熵现象就会一扫而空，变为充满乐趣的和谐。步行可以乐无穷：（1）确立一个总目标并尽可能包含多个实际可

今天喝水学习了吗·2023-11-06 03:25

为什么要学习及如何学习

这个趋势，就叫「熵增」。古人说，水往低处流，人往高处走。其实前半句说的是事物的趋势，后半句说的是一种「非常态」。要跟趋势较劲，需要额外的注意力和精力才行。

是波波呀·2023-11-06 02:34

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率；1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~在梯度下降法中，目标

熬夜患者·2023-11-06 01:00

高速光耦合器TLP2361(TPL,E(T 在工业网络中的应用

TLP2361(TPL,E(T由一个高输出GaAℓAs发光二极管与集成的高增益、高速光电探测器组成。它采用SO6封装。该光电耦合器可保证在高达125°C和2.7V至5.5V电源下运行。

Hailey深力科·2023-11-05 20:00

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