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香农熵
计算机网络分层结构---物理层
计算机网络分层结构---物理层一、物理层基本概念二、数据通信基础知识1.数据通信相关术语2.三种通信方式3.两种数据传输方式三、物理层相关计算指标概念1.码元2.速率、波特、带宽3.计算练习四、奈氏准则和
香农
定理
Mekeater
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2023-11-16 08:42
计算机网络
计算机网络
物理层
编码和调制
码元
码间串扰
计算机网络(二)—— 物理层(4、5):编码与调制、信道的极限容量
4.编码与调制4.1常用编码4.2基本调制方法4.3混合调制4.4课后练习5.信道的极限容量5.1奈氏准则5.2
香农
公式5.3奈氏准则和
香农
公式的意义5.4课后练习4.编码与调制 在计算机网络中,计算机需要处理和传输用户的文字
大彤小忆
·
2023-11-16 08:38
计算机网络
计算机网络
编码与调制
信道
保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断,特征可视化
基本流程如下:首先是以最小包络
熵
为适应度函数,采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取,并为每组数据打上标签。
今天吃饺子
·
2023-11-16 04:28
cnn
支持向量机
分类
信息可视化
人工智能
【机器学习】决策树算法理论:算法原理、信息
熵
、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择
1.决策树概念通过不断的划分条件来进行分类,决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件,放到前面。我举个列子来帮助大家理解,我现在给我女儿介绍了一个相亲对象,她根据下面这张决策树图来进行选择。比如年龄是女儿择偶更看中的,那就该把年龄这个因素放在最前面,这样可以节省查找次数。收入高的话就去见,中等的话还要考虑工作怎么样。决策树通过历史数据,找出数据集中对结果影响最大的特征,再找第二个影响最大的特征
TwcatL_tree
·
2023-11-16 02:57
人工智能
机器学习
深度学习
机器学习
算法
决策树
使用Maxent模型预测适生区
1Maxent模型Maxent模型即最大
熵
模型,与热力学概念类似,”
熵
“在此的含义为随机变量不确定性的度量,最大
熵
模型是指
Odd_guy
·
2023-11-15 22:45
SDMs
经验分享
r语言
机器学习
计算损失函数C语言,EAST 算法超详细源码解析(四)、损失函数
分类损失对于分类损失,最自然想到的就是交叉
熵
。在这里,由于在文本框外的点会占多数,即负样本比例较大,因此,可采用类别平衡的交叉
熵
损失。类别平衡的交叉
熵
损失在代码实现中,
途大帅
·
2023-11-15 18:54
计算损失函数C语言
【强化学习】18 —— SAC( Soft Actor-Critic)
文章目录前言最大
熵
强化学习不同动作空间下的最大
熵
强化学习基于能量的模型软价值函数最大
熵
策略SoftQ-learningSoftQ-IterationSoftQ-Learning近似采样与SVGD伪代码SoftActor-Critic
yuan〇
·
2023-11-14 22:37
强化学习
算法
机器学习
人工智能
强化学习
深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别 计算机竞赛
数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉
熵
5.1softmax
Mr.D学长
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2023-11-14 20:11
python
java
《程序员的第一年》---------- 数据挖掘之数据处理(C#基于
熵
的离散化算法代码)
熵
(entropy)是最常用的离散化度量之一。它由ClaudeShannon在信息论和信息增益概念的开创性工作中首次引进。基于
熵
的离散化是一种监督的、自顶向下的分裂技术。
zhongxiaobing
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2023-11-14 14:31
技术日志
数据挖掘
程序员的第一年
程序人生
5ufanli.net
数据挖掘
算法
数据
离散化
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表
machine-readabledictionary(MRD)机读辞典Macrolinguistics宏观语言学Markovchart马可夫图MathematicalLinguistics数理语言学maximumentropy最大
熵
M-D
lkf0217
·
2023-11-14 12:03
D语言
数据结构
资讯
Social
单元测试
Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别(更新:LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别)
综述数据集:MNIST手写数字数据集网络架构:定义了一个三层的一个感知机,其中输入层有28*28个结点,输出层有9个结点,隐藏层为512个神经元(模型中隐藏层的个数不用太多就可以)损失函数:使用的是交叉
熵
损失函数优化器
♡Coisíní♡
·
2023-11-14 05:13
pytorch
python
人工智能
热力学统计物理专业英语词汇
热力学统计物理专业英语词汇work功entropy
熵
isobaric等压isothermal等温isochoric等容adiabatic绝热enthalpy焓freeenergy自由能surroundings
River Chandler
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2023-11-13 14:40
物理学与工程学专业英语
python
算法
数学建模
抽象代数
numpy
为什么使用交叉
熵
作为损失函数
为什么使用交叉
熵
作为损失函数为什么交叉
熵
可以作为损失函数交叉
熵
损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉
熵
而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是,突然有个疑问,为什么损失函数变成使用交叉
熵
了
zju_huster
·
2023-11-13 13:06
为什么要用“交叉
熵
”做损失函数
今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉
熵
损失函数。
董董灿是个攻城狮
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2023-11-13 13:32
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络
频谱测量---测量信号的功率
估计瞬时带宽、瞬时频率、频谱
熵
和谱峭度。
yishuihan-Oliver
·
2023-11-13 13:49
Matlab数字信号处理
matlab
信号处理
信息与通信
算法
大数据-之LibrA数据库系统告警处理(ALM-12040 系统
熵
值不足)
告警解释每天零点系统检查
熵
值,每次检查都连续检查五次,首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具或者haveged工具,如果没有配置,则继续检查当前
熵
值,如果五次均小于500,则上报故障告警。
红烧小肥杨
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2023-11-13 12:30
数据库
大数据
java
决策树深度探索: 从基础构建到机器学习应用
机器学习第六课决策树概述决策树的基本概念决策树的应用决策树的基本构建节点(Node)分支(Branch)决策树的构造过程信息增益
熵
(Entropy)条件
熵
(ConditionalEntropy)信息增益
我是小白呀
·
2023-11-13 08:32
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
机器学习
决策树
算法
scikit-learn
AV/EDR 免杀逃避技术汇总
目录1.shellcode加密2.降低程序的
熵
值逃离本地沙箱导入表混淆禁用ETW避免“恶意API调用模式”直接调用系统函数,规避“系统调用hook”删除或覆盖ntdll里面的hook欺骗线程调用堆栈(hooksleep
菜鸟m号
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2023-11-13 00:08
EDR
免杀
windows
windows
计算机网络——第二章 物理层(Part Ⅰ)
目录通信基础基本概念奈奎斯特定理与
香农
定理奈奎斯特定理
香农
定理奈奎斯特定理和
香农
定理的比较编码与调制数字数据编码为数字信号数字数据调制为模拟信号模拟数据编码为数字信号模拟数据调制为模拟信号物理设备中继器集线器通信基础基本概念一个数据通信系统可划分为三大部分
—Miss. Z—
·
2023-11-12 09:17
计算机网络
计算机网络
物理层
通信基础
传输介质
AI调参师会被取代吗?对话AutoML初创公司探智立方
1955年,约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·闵斯基(MarvinMinsky)、克劳德·
香农
(ClaudeShannon)等人聚在一起,为第二年即将召开的具有重要历史意义的“达特矛斯会议
喜欢打酱油的老鸟
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2023-11-11 21:08
人工智能
AI调参师
探智立方
AutoML
【pytorch】二元交叉
熵
损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
)与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉
熵
损失函数
Enzo 想砸电脑
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2023-11-11 17:11
#
pytorch
#
损失函数
python
机器学习
深度学习
详细介绍二元交叉
熵
损失函数,计算过程及优缺点
二元交叉
熵
损失函数是一种常用的机器学习损失函数,它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。
滚菩提哦呢
·
2023-11-11 17:10
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
python
logistic回归算法的损失函数:binary_crossentropy(二元交叉
熵
)
假设函数:更为一般的表达式:(1)似然函数:(2)对数似然函数:如果以上式作为目标函数,就需要最大化对数似然函数,我们这里选择最小化负的对数似然函数(3)对J(w)求极小值,对求导(4)上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为:(5)将(5)式带入(4)式,得:梯度下降GD的更新方式,使用全部样本:(6)当样本不多的时候,可以选择这个方法随机梯度下降:每次只取一个样本,则的更新方式
weixin_30279671
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2023-11-11 17:39
人工智能
python
对知识蒸馏的一些理解
软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉
熵
损失;硬损失hardloss顾名思义就是很硬和,不太软柔放松,就是直接在蒸馏温度为
重剑DS
·
2023-11-11 17:38
深度学习
知识蒸馏
二元交叉
熵
(Binaty Cross Entropy)BCE Loss
这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数,用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度:y_i是标签1或0,p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。loss越小,则表示预测标签与真实标签越接近;反之loss越大。
森林木有熊
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2023-11-11 17:07
算法
python
人工智能
二元交叉
熵
损失函数(Binary Cross Entropy Loss,BCELoss)是交叉
熵
损失函数(CrossEntropyLoss)的特殊情况
一直以来看到二元交叉
熵
损失函数(BinaryCrossEntropyLoss,BCELoss)还以为是很复杂的东西,原来其实是交叉
熵
损失函数(CrossEntropyLoss)的特殊情况,也就是二元交叉
熵
损失函数其实就是交叉
熵
损失函数
重剑DS
·
2023-11-11 17:01
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
BCELoss
交叉熵
Python机器学习算法入门教程(第四部分)
十九、信息
熵
是什么通过前两节的学习,我们对于决策树算法有了大体的认识,本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”,这里需要重点掌握“信息
熵
”的相关知识。
别致的SmallSix
·
2023-11-11 11:07
Python语言学习
python
机器学习
算法
【11.10】现代密码学1——密码学发展史:密码学概述、安全服务、
香农
理论、现代密码学
密码学发展史写在最前面密码学概述现代密码学量子密码学基本术语加解密的通信模型对称加密PKI通信工作流程古典密码与分析古代密码的加密古典密码的分析安全服务
香农
理论现代密码学乘积密码方案代换-置换网络安全性概念可证明安全性
是Yu欸
·
2023-11-11 09:44
笔记
密码学
安全
笔记
网络安全
基于一维
熵
和二维
熵
的值对图像进行处理
8importosimportcv2importnumpyasnp#定义一维Entropy函数defcalcOneDimEntropy(hist):#计算概率分布prob=hist/np.sum(hist,dtype=np.float32)#计算
熵
entropy
Wzongming
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2023-11-11 08:20
python
numpy
计算机视觉
Pytorch使用交叉
熵
损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节
Pytorch使用交叉
熵
损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy()交叉
熵
损失函数,是一种在多分类任务,多标签学习中效果较好的损失函数。
Geronimo620
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2023-11-11 05:25
Pytorch
python
深度学习
pytorch
双十一,美团为何静悄悄?
©新
熵
原创作者|古廿编辑|汉卿10月19日,京东宣布了今年双11的促销计划。第二天,10月20日,天猫紧随其后也发布了双11的打折计划。
Unitimes
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2023-11-10 19:26
weex
tooltip
datagridview
ddk
xhtml
pytorch实战 -- 神经网络
softmax的基本概念交叉
熵
损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后,给定任一样本特征,就可以预测每个输出类别的概率。通常,我们把预测概率最大的类别作为输出类别。
python收藏家
·
2023-11-10 16:25
pytorch
神经网络
python
使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程
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。导入包importpandasaspdim
CSDN_Arice
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2023-11-10 06:00
最小二乘法
python
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
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2023-11-09 22:54
机器学习算法
决策树
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
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2023-11-09 22:19
机器学习
算法
决策树
机器学习
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
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2023-11-09 17:42
SpringBoot
Linux
java
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
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2023-11-09 15:01
技术博客
神经网络
深度学习
算法
人工智能
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
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2023-11-09 12:48
python机器学习笔记
tensorflow
keras
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
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2023-11-08 05:33
python
numpy
信息量、
熵
、联合
熵
、条件
熵
、相对
熵
、交叉
熵
、JS散度、Wasserstein距离
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
小瓶盖的猪猪侠
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2023-11-07 21:41
概率论
人工智能
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.
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2023-11-07 21:11
概率论
机器学习
深度学习
信号处理--采样正弦波的频率上下限的确定
②:要知道一个采样正弦波的频率,那么我们至少要在半个周期内有两个采样点(
香农
采样定理)结合上面两个前提可以列式:tn+1-tn=0.5Tmin,其中tn+1和tn表示前一个采样时刻和后一个采样时刻,tn
beyimiyg
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2023-11-07 18:47
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~
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2023-11-07 16:24
决策树
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
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2023-11-07 16:22
人工智能
机器学习
决策树
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
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2023-11-07 16:20
机器学习
人工智能
推荐算法
决策树
机器学习
算法
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
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2023-11-07 16:06
深度学习
深度学习
学习
人工智能
【考研408】计算机网络笔记
文章目录计算机网络体系结构计算机网络概述计算机网络的组成计算机网络的功能计算机网络的分类计算机网络的性能指标课后习题计算机网络体系结构与参考模型计算机网络协议、接口、服务的概念ISO/OSI参考模型和TCP/IP模型课后习题物理层通信基础基本概念奈奎斯特定理与
香农
定理编码与调制电路交换
newcih
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2023-11-07 08:01
考研
考研
408
计算机网络
Huffman编码及其实现[Python]
Huffman编码是信源编码的一种,与
香农
压缩编码一样,都是为了压缩码率,即:用较短的码长去表征信源内的信息。
Blossomers
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2023-11-07 07:12
深度学习小白初探
python
开发语言
【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
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2023-11-06 23:32
CTF
密码学
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
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2023-11-06 22:40
时序分解
PSO-VMD
粒子群算法优化
变分模态分解
时间序列
信号分解
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