熵第3页

决策树基础知识点解读

定义：集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D/A)之差。缺点分支过程中偏向取值较多的属性无法处理连续值和缺失值，只能处理离散值对缺失值敏感。C4.5算法定义

futurewq·2024-02-03 13:04

mym_74·2024-02-03 13:34

决策树系列之决策树知识点

decisiontree）决策树是一种树型结构，其中：每个内部的结点表示在一个属性的测试；每个分支代表一个测试的输出；每个叶节点代表一种类别；决策树是以实例为基础的归纳学习，采取的是自顶向下的递归方法；其基本思想是，以信息熵为度量构建一颗熵值下降最快的树

coffeetea01·2024-02-03 13:33

幸福感

我们怎么才能让精神熵降低呢？如果今天有PPT我会给大家展示一张塔里木河二十年前的照片。塔里木河大家都知道，随着人口增加，中间截留的水越来越多，到下流几乎就干涸了。

六爸啦啦啦·2024-02-03 08:45

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

19.01.03(关于熵的思考)

熵本来是表示混乱程度的一个物理概念熵增就是趋于无序熵减就是趋于有序而世间的事情无论向哪个方向都是绝望的方向因为都是极端我曾经说过想要包容所有的类型要尊重不同人不同的选择就像接受熵增的混乱多元但是既然两种都是极端接受熵增是不是太过于不负责任不表明态度到底还是消极的不参与别人岂不是作茧隔绝倒不如想想自己坚守的原则自己所追求的信仰昨天学到了新的词反熵在潮流大势奔腾远去中固守一足之地为之奉献一生有态度远比

禾茉·2024-02-03 06:05

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。

weixin_39669638·2024-02-03 06:20

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型

文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于

北方骑马的萝卜·2024-02-03 06:18

用于医学分割的实时Test-time adaption

以前的方法通过使用熵

Scabbards_·2024-02-03 04:45

TENT:熵最小化的Fully Test-Time Adaption

我们建议通过testentropyminimization(tent[1])来适应:我们通过其预测的熵来优化模型的置信度。我们的方法估

Scabbards_·2024-02-03 04:45

《恨不自知》浮世心镜2022-01-21

另外，最近的熵

零下1度的刺猬·2024-02-02 21:19

第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛（C/C++ 大学B组）题解

尝试再做一次，我记得还是有点难，我会尽量多写一点解析，尽量让基础比较弱的友友也能看懂，希望能给你带来帮助目录1.日期统计题目描述解题思路具体代码2.01串的熵题目描述解题思路具体代码3.冶炼金属题目描述解题思路具体代码

魔莫摸墨·2024-02-02 19:07

共读《逆熵增成长之路》之成长篇

学长能够一年顶十年快速成长的主要因素是:持续的做日课，比如阅读，写作，健身，个人成长等等。001每天大量阅读学习，平均每天有4.5小时用于学习和成长，并且365天全年无休。我对照自己每天的时间，平均用于在学习和成长的时间可能不到一小时。一个是没有做到每天保持学习的状态，再一个是如果不舒服就会让自己躺平，什么也不干。从学长这边学习到的就是，不论遇上什么情况，学习成长都是排在每天的必修课内的，把学习成

小沫爱养生·2024-02-02 13:48

数据挖掘——考试复习

ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树、计算数据集的熵、

hzx99·2024-02-02 11:02

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

<文献阅读>用转移熵通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...

具体来说，通过转移熵计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移熵的值。转移熵不是负数，而且大小代表因果关系的强度。

我们一起舔过铁栏杆·2024-02-01 12:22

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

人生追求，永远不要放弃对自己的严格要求

世界是有诱惑的，宇宙是遵循着熵增原理的。所以只要你的自律本领没有随着年龄增长而增长，你就会变得越来越糟糕。同时即使你原地踏步没有变化，你也会觉得自己越来越糟糕，越来越不合格。因为随着年龄的增长。

与洛·2024-02-01 09:10

熵减

坚持做一些“熵减”的事，给自己充电，让自己多一些生存的技能，古人早就看透了：活到老，学到老。

天公重抖擞·2024-02-01 02:51

熵减321周报第16篇：冷思双十一，热议元宇宙

hi，朋友们，今天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：双十一的冷思回头来看双十一，发现还是拼多多的黄铮厉害。好几年前就看破了流量的局，不和大家去抢双十一的眼球和巨贵的流量。而是在流量价格的洼地时间段内，蒙头撒钱搞用户的快速积累。造一个平台比造一个数字的高峰更重要。思考2：元宇宙的热闹元宇宙的这口锅有点越来越大了，基本上所有新

熵减黑客·2024-02-01 01:11

管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增（8.23）

2在1998年亚马逊致股东信里，贝佐斯说：“我们要反抗熵（Wewanttofightentropy）。”3管理学大师彼得·德鲁克说：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。

胡同学的读书笔记·2024-02-01 01:29

【机器学习】【概率论】【损失熵】【KL散度】信息量、香农熵和KL散度的计算

1、信息量（AmountofInformation）对于一个事件：小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:47

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

收获自律人生，从3个步骤开始

一、自律的人生，从现在开始第一次听熵增，是华为任正非提出的。吴晓波老师曾经在他的公众号里面，写过一篇《这条令宇宙都绝望的定律，被任正非带去了华为》。

丫头元气少女·2024-01-31 19:47

强化学习-google football 实验记录

控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论

BIT龙超越·2024-01-31 18:06

《心流》清单体

【书籍】《心流》第1—5章【标题】幸福是来自内心的秩序【字数】697【1】精神熵与反熵PK熵：度量混乱程序的一个单位。精神熵：人的是精神程度和其痛苦程度是相关的。

竹海叶轩·2024-01-31 15:49

Linux服务器中SecureRandom生成随机数非常慢，NativePRNG$Blocking 阻塞

发到测试环境的Linux服务器却非常慢，定位到具体代码是：java.security.SecureRandom.next(SecureRandom.java:505)问题原因：SecureRandom类使用了多种熵源来生成随机数

抹除不掉的轻狂丶·2024-01-31 08:52

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

《心流》读书笔记

总结：熵是混乱的程度，是无用功的能量总和。越小越好。自然具有从有序向无序发展的天性，这是物理性质。

水儿眉·2024-01-31 07:30

一杯咖啡吸取宇宙能量（7.17）

任正非讲过类似的一句话，他说，我们要研究熵增定律里面的熵死现象，是为了避免华为过早的死亡，避免过早的死亡就要了解关于死亡的终极理论。4所以任正非后期形成了管理

胡同学的读书笔记·2024-01-31 03:25

中断&内核熵池 entropy pool

注册一个中断处理函数驱动程序可以通过request_irq()注册一个中断处理函数，并且激活给定的中断线，以处理中断。intrequest_irq(unsignedintirq,irq_handler_thandler,unsignedlongflags,constchar*name,void*dev);第三个参数flags：*Flags:**SA_SHIRQInterruptisshared**

BC锌·2024-01-31 02:19

恒星会殆尽吗？当宇宙所有恒星都殆尽的时候，宇宙会一片漆黑，没有任何日月星辰吗？

根据热力学第二定律，说是假设宇宙是一个孤立的系统，同时根据熵增原理，可以认为宇宙在随着时间的流逝，宇宙的熵就会增加，当熵增加到最大限度时，宇宙中的其它能量全部都会转化成热能，到了

宇宙天问·2024-01-30 17:30

驳一驳有关李书福造机的大棋论

3分钟假期安全出行攻略】出品｜新熵文｜古廿编辑｜伊页为什么不是手表？吉利要造手机，一开始没人信这个消息。原因很简单，在摩尔定律日渐失效的当下，手机行业的技术创新正走入沉默期。

网易智能·2024-01-30 16:01

ID3算法决策树学习 Python实现

信息增益设样本需分为KKK类，当前节点待分类样本中每类样本的个数分别为n1,n2,…,nKn_1,n_2,…,n_Kn1,n2,…,nK，则该节点信息熵为I(n1,n2,…,nK)=−∑i=1

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

不做看客，躬身入局

2022年12月31日，我们举行了逆熵增成长社群成立两周年的庆典，从晚上8点开始，一共进行了5个多小时，大家畅所欲言，和1000多位小伙伴共同跨年，真是令人难忘。

轻云出岫15·2024-01-30 04:15

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法

RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

晨读《熵增定律》第9章

书名：《熵增定律》作者：何圣君王怡晨读：第9章：马蝇效应摘抄1：所以，无论是对于组织还是对于个人，这只马蝇就犹如一个挥舞着鞭子让你赶紧行动起来、开始做功的使者，而马蝇效应则正是可以帮助组织、团队或者个人打破平衡态

雪糕不是雪·2024-01-29 21:40

张首晟教授留给我们的一封信

自然界三大基本常数：1.E=MC2（爱因斯坦的质能方程式，能量=质量*光速的平方）2.S=-plogp（信息熵公式，）3.海森堡测不准原理万物都是由原子构成（宇宙构成，复杂世界由简单构成）欧几里得几何公理

TAO0430·2024-01-29 17:55

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。

陨落的小白·2024-01-29 16:07

深度学习问题记录

献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性能？

Yankee_13·2024-01-29 13:40

什么是熵？

信息与熵的概念信息是个宽泛的概念，较难定义，但通过查阅一些资料，可以得出这样的定义：信息是一种消除人们对事件不确定性的事物。从定义看出，信息是和不确定性共存的，有不确

老狼IT工作室·2024-01-29 12:59

【009】熵增定律

了解熵增，才能对抗熵增，或者说反熵增。感谢同学“海底有风”的辛苦整理。以下引用：熵增定律，也叫“热力学第二定律”。

知鱼之乐V·2024-01-29 11:30

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