熵增益第23页

基于改进麻雀算法优化变分模态分解（IAMSSA—VMD）的信号分解方法

前言前期博文提出了融合Cat混沌映射+精英反向策略+tent扰动+柯西变异的改进麻雀优化算法（IAMSSA），本期博文将IAMSSA应用于VMD模态数K与惩罚因子（也称平衡参数）alpha的优化，适应度函数为包络熵，

机器猫001·2023-10-28 00:56

VMD参数优化卷尾候搜索算法( C ap SA)优化VMD的惩罚因子与分解层数

VMD参数优化卷尾候搜索算法(CapSA)优化VMD的惩罚因子与分解层数，适应度函数有，相关系数，峭度值，包络熵，包络熵与峭度比值，MATLAB程序，2021年提出，比较新，适合发文章。

「已注销」·2023-10-28 00:21

三体摘抄

1、在意义之塔上，生存高于一切，面对生存，任何低熵体都只能两害相权取其轻。2、给岁月以文明，而不是给文明以岁月。3、我们不知道三体世界是什么样子，但我们知道人类。4、青铜时代呼叫蓝色空间！

柠檬flora·2023-10-28 00:35

2019-02-07

当内心出现熵增的想法，你要警惕和分清了，这是“内心的大象”的想法。这不是你真我的想法。而且这些想法还会时常从脑海里冒出，这是正常现象，这是常态。对待常态的事物，我们只能以平常心来对待。不要和这些想法较

水原素·2023-10-27 23:54

最小二乘法

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。二.最小二乘法我们以最简单的一元线性模

坚持奋斗的李洛克·2023-10-27 23:46

与形态分类行为等价的一种移位操作

而熵H与最短移动距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。对二值化图片移动规则汇总每个粒子移动一次，位置重合不移动，0不动，单次移动距离恒为1.这次来分类97x系列图片，来验证这一规律让A中有9

黑榆·2023-10-27 22:08

日常混乱

而混乱度可以用熵来表示，比如上课到下课的过程就是混乱度增加的过程，人从受精卵到推进火葬场化作云烟，也是同样的道理。混乱了，就说明我在前进。

皈依摩诃·2023-10-27 20:18

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

电机控制运放选型基本知识

带宽增益积这个参数主表

renjkun·2023-10-27 15:34

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2交叉熵损失

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

Ansys Zemax | 在OpticStudio中模拟高阶激光光束

由矩形、圆形和椭圆形增益孔径的激光腔产生的光束可以用可用的Hermite-Gaussian,Laguerre-Gaussian和Ince-Gaussian光束模型来描述简介一般来说，激光的输出可以通过求解傍轴波动方程得到

ueotek·2023-10-27 14:15

数据结构与算法之ID3算法

数据结构与算法之ID3算法一、C实现ID3算法及代码详解二、C++实现ID3算法及代码详解三、Java实现ID3算法及代码详解ID3算法是一种常用的决策树学习算法，其原理是基于信息增益进行特征选取。

躺平的小懒猫·2023-10-27 14:34

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

呼吸练习之于注意力

图片发自App呼吸练习时，因为高度专注于身体，所以可以排除不相关的思绪，全然地去感受身体，察觉姿态，感受动作，哪怕一丝的变化，都可被敏感捕捉，觉察能力和本体感觉都会大幅增益。感受过程，享受专注！

62970f126c47·2023-10-27 05:34

【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

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.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.

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

DataWhale吃瓜教程-Task3学习笔记(CH4-决策树)

吃瓜教程学习笔记-CH4决策树4.1-基本流程1-基本概念2-基本算法流程4.2-划分选择1-补充知识2-ID3算法与信息增益3-C4.5算法与增益率4-CART算法与基尼指数4.3-剪枝处理1-预剪枝

Alexa2077·2023-10-26 22:33

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

MS1112可替代ADS1112,16-bit 多输入内置基准模数转换器

MS1112转换速率为15、30、60或240SPS，集成可编程增益放大器，其增益最高可到8倍。在单次转换模式中，

Yyq13020869682·2023-10-26 21:50

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）...

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

多载波 NOMA 系统总和速率最大化研究

[1]韩文毫,潘沛生.多载波NOMA系统总和速率最大化研究[J].计算机技术与发展,2021,31(11):142-147.参考文献等效信道增益的参考文献[1]EnergyEfficientResourceAllocationinMulti-UserDownlinkNon-OrthogonalMultipleAccessSystems

唔嗯雯的学习笔记·2023-10-26 13:40

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

三菱伺服自动调谐_【三菱电机】菱机妙用 | 伺服系统 MR Configurator2 多功能介绍...

本|期|看|点MRConfigurator2波形分析介绍MRConfigurator2一键式增益调整功能介绍MRConfigurator2测试运行功能说明看点一MRConfigurator2波形分析介绍伺服系统设置软件

海阔山高人为峰·2023-10-26 06:01

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3

会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

春风十里还有你

正如孟子所言，“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。”有苦有乐有声有色的生活，才是最完美的体验。

狸小婷·2023-10-26 06:08

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

梅森增益matlab求解,梅森增益公式

(1)梅森增益公式的来源A、克莱姆规则求解线性方程组B、传递函数分子分母多项式分析由克莱姆规则，方程式组的系数行列式为对上述传递函数的分母多项式和分子多项式进行分析本文来自www.eadianqi.com

weixin_39781452·2023-10-25 17:34

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

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