熵第6页

阅读《熵增定律》第1、2章

书名：《熵增定律》作者：何圣君王怡内容：第1章前言，第2章：一切问题的底层规律：熵增定律摘抄1：除了环境，还有另一个重要因素会对人产生影响，这个重要因素是什么呢？答案是：对熵增定律的理解。

雪糕不是雪·2024-01-16 04:29

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型

Blossom i·2024-01-16 02:41

灰度共生矩阵各参数说明

熵（Entropy,ENT)ENT=sum(p(i,j)*(-ln(p(i,j)))是描述图像具有的信息量的度量，表明图像的复杂程序，当复杂程

Alphapeople·2024-01-15 13:49

宋仕强论道之华强北的“熵增”定律（四十二）

熵增”是热力学第二定律概念，描述了关于生命体的能量耗散的问题，即当一个封闭系统内没有新的能量输入时，就会逐渐失能无序发展至混乱直至混沌状态,后面我还会讲到“华强北的焓值”。

chbin9935·2024-01-15 12:51

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值

姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

如何利用因子分析确定权重

常用的权重研究分析方法中，AHP层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算，因此在SPSS上利用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。

spssau·2024-01-14 22:16

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

将回归加入到决策树：image.png分类决策树中，一致性（均匀性）由熵值来度量；数值决策树，则通过统计量（如方差、标准差或平均绝对偏差等）来度量。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--决策树

决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

共读《逆熵增成长之路》自律篇

今天，要和一群优秀的小伙伴共读《逆熵增成长之路》第二章自律篇。一、我们先来谈谈，什么才是真正的自律？

漾KK爱读书·2024-01-14 08:28

少有人走的路

第四章神奇的力量熵与原罪这篇文章明确指出人类是一个个个体独立的个体组合在一起的，而每一个个体都有选择对自己有利的。选择这就有了上进和停止和后退，正面与副面有较量的时候。胜出的原则会越来越精进，与后退。

b0c03fa73869·2024-01-14 08:26

AWGN信道下的香农限

香农限的概念香农定义的信道容量为信道的输入信息X与信道的输出信息Y之间的最大互信息熵，即对于信道带宽为B，信号功率为Ps,噪声功率PN的AWGN信道来说，其信道容量可做如下表示，而香农限则是指在特定信道中无失真传输信息所需的最小信噪比

shenyuhou·2024-01-14 04:42

损失函数介绍

目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失反向传播实战环节损失函数损失函数（LossFunction）是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

读《认知红利》之注意力

在做一件事时，注意力分散，是没法达到高效的心流状态的，这是一个增熵的过程，会过多浪费大脑的能量，

baby熊_熊姐·2024-01-14 01:40

第1360篇~《熵增原理》打破路径依赖

可转型创业做外贸后，发现自己还是依赖原来的路径在管理着，如果不及时做出改变那么就会引发熵增。路径依赖之所以会产生是因为在这个原理背后存在着对于利益以及所付出成本的考虑。

晴致生活馆·2024-01-13 23:22

GULP 案例 4：如何计算热力学性质（热容、熵、焓、自由能等）？

一般将材料的压力P、体积V、温度T、内能U、焓H、熵S等统称为物体热力学性质。热力学性质一般通过第一性原理计算+准谐近似模型得到，如VASP+phononpy

123wxw·2024-01-13 22:26

Csiszár divergences

Csiszárdivergences熵函数熵函数（entropyfunction)φ:R++→R+\varphi:\mathbb{R}_{++}\to\mathbb{R}_{+}φ:R++→R+，他是凸函数

Nightmare004·2024-01-13 09:16

机器学习-决策树

决策树学习采用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造

有语忆语·2024-01-13 07:10

自律篇

如果一个人做到饮食上的自律，她身体状态刚好达到一种最佳状态，她就等于一直保持年轻状态时间更长久，甚至会一直持续下去，逆熵

精简·2024-01-13 01:37

《熵减：华为活力之源》读书总结（二）

华为的《熵减》是一本视角独特的书，也可以看成是理解华为文化的钥匙，市面上研究华为的书很多，这本书其实是最先读的。华为的战略、文化、制度设计都是以熵减为主线。

擎码·2024-01-13 00:26

统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型

Aengus_Sun·2024-01-12 22:23

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

比较两种概率模型的差距的方法最小二乘法带有绝对值，在定义域上不是全程可导的，所以说通常办法就是对他们求平方。为什么叫最小二乘法：平方就是乘2次，在这个式子中找最小的值，称之为最小二乘法。这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。极大似然估计似然值是真实的情况已经发生，我们假设他有很多模型，在某个概率模型下发生这种情

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

week46阅读：《熵增定律》

摘要：一、定义：熵增定律是对热力学第二定律的一种表述方式。熵增表示一个系统从相对有序的状态向相对无序的状态的演变。“熵”，entropy，反映的是一个系统的混乱程度，系统越混乱，熵值越大，反之越小。

古剑阁·2024-01-12 15:05

决策树（公式推导+举例应用）

文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝）连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展

Nie同学·2024-01-12 14:56

手写交叉熵损失

一、定义二元交叉熵：loss=−1/n∑[ylna+(1−y)ln(1−a)]多元交叉熵：loss=−1/n∑ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF

云帆@·2024-01-12 14:32

从对抗熵增的角度解读能动性发挥

惯性维护平衡与作用造成变化是物质最基本的属性矛盾，决定着宇宙的演化，促成熵增熵减的运转。作用造成变化是绝对的，惯性维护平衡是相对的，熵增是绝对的，熵减是相对的。

时效波·2024-01-12 11:28

大模型中训练出现的ignore_index的作用

ignore_index作用分析如图所示，将模型输入的所有token对应标签全部设置成-100label会送入交叉熵损失函数中进行计算损失值，那么该函数如何起作用呢？

Takoony·2024-01-12 08:23

阅读营复盘（开营）

熵增定律：从混乱里找自己需要的重要东西。你觉得很舒服，证明你原地踏步很久了。你交费学

凤二爷·2024-01-12 07:26

【创造力：心流与创新心理学】- 挖掘内心，分辨心流和熵

创造力领域想要做出富有创造力的贡献，人们不仅必须在可以产生创造力的系统内工作，而且必须在他们的头脑中再造那个系统。人们必须学习某个领域的规则和内容，以及了解学界的选择标准与偏好。拥有数量惊人的信息当对领域内的内容进行操作时，激励和享受哪一个才是主要问题在头脑中再造学界所使用的评判标准非常重要太复杂之前就有人尝试过本可以用另一种不同的、更简单的方式来做富有创造力的优秀人才都受过良好的训练。他们具备了

句芒的豆腐块儿·2024-01-12 07:19

投稿《证券期货业-测试技术与质量管理》的文章发表了

前一段时间给《证券期货业-测试技术与质量管理》季刊投稿的文章在第32期发表了，题目是《大数据背景下基于信息熵增益率的数据生成》第一次给行业内专业的机构投稿，过程也算是比较辛苦，已经很少这么正式的编写一篇文章了

shanshan3003·2024-01-12 03:52

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器

AutoFerry·2024-01-12 00:03

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

交叉熵损失函数我未曾了解过，只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理，并且尝试着学会应用它。对于习题2-12，考察对混淆矩阵的理解程度和计算。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？

HBU_David·2024-01-12 00:23

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？(和第3题一块复习)编辑5.什么是长程依赖问题，如何解决？6.什么是对称权重现象，有哪些解决方案？

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

流熵12-25练习体会

2018-12-25原材料引用（Material）:Cardiopulmonaryresuscitation,orCPR,cansavethelifeofsomeonewhosehearthasstopped.[ˈkɑrdioʊ]-[ˈpʊlməˌnɛri][rɪˌsʌsɪˈteɪʃən],[ɔr][si-pi-ɑr],[kæn][seɪv][ðə][laɪf][ʌv][ˈsʌmˌwʌn][huz

流熵_9e87·2024-01-11 23:52

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

iuerfee·2024-01-11 07:49

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。

qq_19986067·2024-01-11 01:43

java随机数慢_Springboot程序启动慢及JVM上的随机数与熵池策略

问题描述线上环境中很容易出现一个java应用启动非常耗时的情况，在日志中可以发现是session引起的随机数问题导致的o.a.c.util.SessionIdGeneratorBase:CreationofSecureRandominstanceforsessionIDgenerationusing[SHA1PRNG]took[170,241]milliseconds.分析在Springboot程

黯羽轻扬·2024-01-10 22:35

aliyun服务器部署springboot启动特别慢解决方案

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，熵

小小白兔兔·2024-01-10 22:01

11.决策树的划分基础：信息熵

ID3：基于信息熵来选择最佳的测试属性，其选择了当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；C4.5：相对ID3来说避免了采用信息增益度量存在的一个缺点，而C4.5采用了信息增益比率来选择分支的准则

坛城守护者·2024-01-10 20:22

@EM算法中的Q 函数和交叉熵之间的关系是什么呢？

@EM算法中的Q函数和交叉熵之间的关系是什么呢？问题由来在写HMM学习问题解决方案过程中发现EMEMEM算法中的Q函数和交叉熵特别相似？探索过程查了很多资料发现没有正面提这个事情的博客。

专心研究·2024-01-10 19:38

晨间日记 2022 1 1乳臭未干遇强熵，继续《武林三绝》第三回之四十五

霍天云碰到的坏人都不笨，知道霍天云惹不起，那么不惹了。转而去招惹那对少年夫妻。这伙强盗还真有点凭脑子吃饭的感觉，都不容易哦！那对少年夫妻有点少年不识愁滋味，无忧无虑，率性任性的味道。虽然也听过世途险恶，家里的大人不会不跟他们说的。可知道是一回事，轮到自己又是另外一回事。敢情别人说的，也只是书本上的字，一行黑影而已。不曾活到了自己心里去。少年夫妻已经是尽量克制，可人家就来惹上他们了。假如对方意在他们

微丹湜意·2024-01-10 17:23

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？逻辑回归是处理线性问题还是非线性问题的？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

最小描述长度MDL(Minimum Description Length）及信息论介绍

百度百科的解释是：信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、

Avasla·2024-01-10 10:23

理论U3 决策树

文章目录一、决策树算法1、基本思想2、构成1）节点3）有向边/分支3、分类步骤1）第1步-决策树生成/学习、训练2）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(

轩不丢·2024-01-10 08:46

47周复盘‖专注于学习和成长

哈喽，大家好，我是【逆熵增者】，一位专注于成长和研究搞钱的知识博主。欢迎来到“逆熵增成长无限责任公司”。

逆熵增者·2024-01-10 07:20

MATLAB cvx工具箱中常用的替换函数汇总，解决表达式报错问题

基础函数二、进阶函数1.inv_pos()—正数的倒数2.norm_inv_pos(x,p)—逆范数函数3.pow_p(x,p)—次方函数4.rel_entr(x,y)—KL散度的一部分5.entr(x)—熵函数

小易吾·2024-01-10 06:09

【思考】从熵增到熵减

熵代表的是混乱程度。熵增是一个从有序到无序的过程，而熵减则相反，从无序到有序的过程。如何让熵增变为熵减呢？从熵的定义中可以找到两个关键点:环境和状态。

Mango_ysl·2024-01-10 06:11

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

推荐频道

熵