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Linux
熵
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
人工智能
机器学习复习
机器学习算法
机器学习
人工智能
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
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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
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2024-01-31 23:47
机器学习
概率论
人工智能
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
机器学习
深度学习
人工智能
python
概率论
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
#
损失函数
机器学习
python
人工智能
深度学习
【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
机器学习
人工智能
交叉熵
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
人工智能
《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
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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
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2024-01-31 08:52
服务器
linux
运维
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
大数据
python
决策树
算法
剪枝
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
机器学习
python
人工智能
笔记
逻辑回归
《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
linux
运维
服务器
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
百度
大数据
人工智能
编程语言
区块链
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
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2024-01-30 14:18
算法
算法
决策树
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
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
线性回归
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
美国大学生数学建模
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
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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
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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
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2024-01-29 12:59
机器学习
人工智能
基础
机器学习
【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
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2024-01-29 11:30
【机器学习】损失函数
L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉
熵
CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉
熵
求最小值,也等效于求最大似然估计。在机器学习领域,我们令P(x)为预测集,Q(x)为真实数据集。
惊雲浅谈天
·
2024-01-29 08:28
机器学习
机器学习
人工智能
【机器学习】正则化
loss(y^,y):模型中所有参数的损失函数,如交叉
熵
Regularizer:用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例,即正则化的权重。
惊雲浅谈天
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2024-01-29 08:57
机器学习
机器学习
人工智能
2021第19周复盘‖突破的一周
大家好,欢迎来到“逆
熵
增者有限责任公司”,把自己比作一个公司,我就是这个公司的CEO,最好的个人成长和思维模式就是把你自己当成一家“公司”去经营。
逆熵增者
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2024-01-28 20:14
智能的方向
人类社会发展确实是有方向性的,或者说智能发展是有方向性的,这个方向就是逐步扩大智能,因为如果不这样努力的话,智能只会走向
熵
增走向解体。
戈文波
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2024-01-28 14:20
熵
、生命和进化
物理学中有一个概念:
熵
,是用来描述封闭系统中无序和混乱的度量单位。一个系统越是混乱和无序,
熵
就越大。把一滴墨水滴到一杯水里,墨水的分子就会无序的扩散到整杯水中。最终,墨水和水的边界将会消失。
不住不离之行者
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2024-01-28 14:38
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
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2024-01-28 12:53
机器学习
人工智能
深度学习
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
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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
机器学习的基础知识
信息熵
决策树
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
#
理论基础
求导
交叉熵损失函数
softmax
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
算法
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
深度学习
python
深度学习
人工智能
【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
#
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
回归
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
机器学习&神经网络
数学方法
数模
概率论
机器学习
人工智能
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
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2024-01-27 10:10
数学方法
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2024-01-27 04:18
python
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
微积分
矩阵
线性代数
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