聚类熵第34页

生物学重复好不好--看看样本相关性

以转录组数据为例，一般会设置3-5个生物学重复，如何确认生物学重复的效果好坏呢，方法有很多，可以计算两两样本之间的相关性，可以进行样本的PCA分析，或者绘制聚类热图，这里首先介绍样本相关性方法。

Neptuneyut·2023-11-10 03:53

hclust2.py做聚类热图-基于MetaPhlAn结果或类似结构数据

202310-宏基组学物种分析工具-MetaPhlAn4安装和使用方法-Anaconda3-centos9stream-CSDN博客数据格式MetaPhlAn运行完成后合并物种丰度结果，相同结构的矩阵也可以画聚类热图

小果运维·2023-11-09 23:04

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

YOLOV5改进-增加小目标的检测层，K-means聚类生成框

YOLOv5对于小目标检测效果不佳的原因之一是小目标样本尺寸较小，YOLOv5的下采样乘数较大。较深的特征图使得学习小目标的特征变得困难，因此本文提出添加小目标检测层来检测较浅的特征图。具体流程如图5所示。YOLOv5原本只对最后三个C3层进行特征预测，但由于小目标在连续下采样的过程中丢失了特征信息，导致小目标检测效果不理想。因此，我们添加了一层特征预测。新增的预测层下采样次数更少，小目标分辨率更

森爱。·2023-11-09 22:15

中药材鉴别-方法：聚类；PCA 主成分分析；线性判别式分析；判别式检验

基于线性判别式的中药材鉴别问题的数学模型摘要本文旨在讨论如何利用中药材的光谱特征鉴别药材的种类及产地，主要运用系统聚类，PCA主成分分析，线性判别，判别式运用等方法，使用了MATLAB，Excel,SPSS

西皮树下·2023-11-09 21:59

自然语言处理中的文本聚类：揭示模式和见解

一、介绍在自然语言处理（NLP）领域，文本聚类是一种基本且通用的技术，在信息检索、推荐系统、内容组织和情感分析等各种应用中发挥着关键作用。文本聚类是将相似文档或文本片段分组为簇或类别的过程。

无水先生·2023-11-09 19:34

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

RBF、GMM、FUZZY

感觉这三种方法有联系，RBF用多个加权高斯拟合值函数，GMM用多个加权高斯拟合联合分布函数，GMM的加权相比于概率更像FUZZY里的隶属度，并且FUZZY的不同规则实现的就是一定程度的聚类。

田彼南山·2023-11-09 14:22

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

杂货铺 | citespace的使用

可视化关键词共现关键词聚类关键词时区关键词突变

啦啦右一·2023-11-09 00:38

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

1.实验目的：了解K-means算法原理并运用K-means算法实现鸢尾花聚类。

且听风吟hjc·2023-11-08 21:09

【K-means聚类算法】实现鸢尾花聚类

文章目录前言一、数据集介绍二、使用步骤1.导包1.2加载数据集1.3绘制二维数据分布图1.4实例化K-means类，并且定义训练函数1.5训练1.6可视化展示2.聚类算法2.1.可视化生成3其他聚类算法进行鸢尾花分类前言例如

木木牙·2023-11-08 21:36

机器学习笔记(四)

聚类算法K-means分为两个步骤查看每个点并将其分配给最近的集群质心将每个簇质心移动到所有具有相同颜色的点的平均值。损失函数J也叫失真函数Distortion选择聚类数量

半岛铁盒@·2023-11-08 19:01

密度聚类与层次聚类

密度聚类（Density-basedClustering）和层次聚类（HierarchicalClustering）是两种不同的聚类方法，用于将数据集中的数据点分组成簇。

带我去滑雪·2023-11-08 16:42

【机器学习】Kmeans聚类算法

一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息

TwcatL_tree·2023-11-08 14:33

机器学习算法分类

样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类(聚类,clustering)试图使类内差

nousefully·2023-11-08 11:48

个性化联邦学习-综述

介绍阅读的三篇个性化联邦学习的经典综述文章ThreeApproachesforPersonalizationwithApplicationstoFederatedLearning论文地址文章的主要内容介绍了用户聚类

jieHeEternity·2023-11-08 08:41

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

问题：上一篇的案例，真的患癌症的，能被检查出来的概率？一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记：是真实值用来求精确率和召回率的TP=TruePossitiveFN=FalseNegativeFP=FalsePossitiveTN=

csj50·2023-11-08 06:13

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

【2022 年第十二届 MathorCup杯数学建模】D 题移动通信网络站址规划和区域聚类问题赛后总结与论文

1题目移动通信技术规模飞速发展，运营规模也越来越大，导致带来的通信网络越来越复杂。随着5G的发展，通信的带宽越来越大，但基站的能覆盖范围越来越小，使得覆盖同样的区域，需要的基站数量变的更多。另外，基站和天线的种类也变多了。这就使得通信网络的规划特别是站址选择的问题变得越来越复杂。站址选择问题是：根据现网天线的覆盖情况，给出现网的弱覆盖区域，选择一定数量的点，使得在这些点上新建基站后，可以解决现网的

BanDeng001·2023-11-07 22:30

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

计算机毕设基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点

DanCheng-studio·2023-11-07 13:18

【NeurIPS 2020】基于蒙特卡罗树搜索的黑箱优化学习搜索空间划分

LearningSearchSpacePartitionforBlack-boxOptimizationusingMonteCarloTreeSearch目标：从采样（Dt∩ΩA）中学习一个边界，从而最大化两方的差异先使用Kmeans在特征向量上（[x,f(x)]）聚类

PS Ma·2023-11-07 08:20

PRML 第三章

3回归的线性模型1.之前说的是无监督学习：密度估计+聚类。这里讨论监督学习：回归。2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。

萌新待开发·2023-11-07 05:25

python数据分析与基础实战_《python数据分析与挖掘实战》基础概念

数据建模.png数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业竞争力。

weixin_39800387·2023-11-07 05:10

【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

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预

七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

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

机器学习项目的完整流程：①数学建模、②获取数据、③数据预处理、④特征工程、⑤模型的选择、⑥模型训练、⑦模型调优、⑧模型评价、⑨模型融合、⑩上线

这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题，如果都不是的话，如果划归为其中的某类问题。

u013250861·2023-11-06 15:01

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

点云从入门到精通技术详解100篇-面向无人驾驶的三维点云目标检测（续）

目录3.2KD-DBSCAN3.2.1DBSCAB聚类算法3.2.2KD-Tree的概述3.3实验结果与分析点云数据的分类任务

格图素书·2023-11-06 10:34

Transfer Learning基础知识记录与学习

此外，无监督迁移关注的是在目标域上的无监督学习（聚类，降维等）。按迁移方法分类基于实例的迁移：对源域的样本不断更新权重并应用在目标域中，这种方法停留在样本的层面。基

你的小董_·2023-11-06 06:20

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

算法比较

状态聚类，即以一定的标准或规则把若干连续的状态近似为一个状态，将该状态下的决策控制应用于其近似状态中。泛化能力差

fire_662e·2023-11-06 05:59

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

图及谱聚类商圈聚类中的应用

背景在O2O业务场景中，有商圈的概念，商圈是业务运营的单元，有对应的商户BD负责人以及配送运力负责任。这些商圈通常是一定地理围栏构成的区域，区域内包括商户和用户，商圈和商圈之间就通常以道路、河流等围栏进行分隔。对某些业务应用，商圈可能太小，需要将几个到十几个商圈划成一片，按商圈片进行运营。这类划分通常无法纯粹按照商圈地理位置来划分，因为商圈是一个连着一个的。因此，还需要找到商圈之间的其他关联指标，

毛飞龙·2023-11-06 01:34

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

2023年辽宁省数学建模竞赛B题思路详细分析

摘要略，2023年辽宁省数学建模竞赛B题代码和论文已经完成，代码为全部3问代码，论文包括摘要、问题重述、问题分享、模型假设、符号说明、模型的建立和求解（问题1无监督聚类模型的建立和求解，问题二有监督分类预测模型的建立和求解

Kerry_6·2023-11-05 23:35

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