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香农熵
逻辑斯特回归
sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh函数与线性回归区别塞戈马无参数,构造函数无区别更改损失函数MSE->BCE损失(越小越好)分布的差异:KL散度,cross-entropy交叉
熵
二分类的交叉
熵
Yuerya.
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2023-07-29 04:29
deep
learn
回归
数据挖掘
人工智能
套路
文|蓝
熵
图片发自App关于套路一词,多被人们冠以贬义,但套路不过是一种方法,它像一把刀,有人用它来披荆斩棘,开辟前路,也有人用它来杀人屠城,获取王权,这期间与刀又有何干系,重要的是初心和最终的结果。
蓝熵
·
2023-07-29 00:18
梯度提升树的参数
目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉
熵
损失b.多分类交叉
熵
损失c.二分类指数损失d.
talle2021
·
2023-07-28 16:40
机器学习
机器学习
人工智能
梯度提升树
word2vec
输入为上下文单词对应的one-hot,来预测当前单词的one-hot,损失函数为y与y_hat的交叉
熵
,最终得到权重矩阵W和W'。训练时,C个上下文单词乘
纯_edc5
·
2023-07-28 15:30
“不可以”的爱 ——读大卫·
香农
《大卫,不可以!》
“不可以”的爱——读大卫·
香农
《大卫,不可以!》这本书太著名了,很多人就是通过这本书认识的大卫·
香农
,甚至因这本书走进了绘本的精彩世界。
花火喜珠
·
2023-07-28 13:07
逆水行舟,不进则退,人生就是不断减
熵
的过程
最近了解了一个新名词,“
熵
”。
熵
这个概念最初来源于物理学,用于度量一个系统的无序程度。
熵
增是一切事物发展的自然倾向和规律,从井然有序走向混乱无序,最终灭亡。
腻腻丷
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2023-07-28 11:02
热力学第二定律
熵
增定律,表明了在自然过程中,一个孤立系统的总混乱度(即“
熵
”)不会减小。
花犯NW
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2023-07-28 10:22
天下无
熵
第一部:情
熵
之
熵
的源起
熵
[shāng]统计物理与信息论术语本词条是多义词,共4个义项展开
熵
(拼音:shāng,希腊语:εντροπία(entropía),英语:entropy)泛指某些物质系统状态的一种量度,某些物质系统状态可能出现的程度
贤一学缠书院
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2023-07-28 08:02
pytorch分类和回归:阿里天池宠物年龄预测
文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉
熵
损失函数
tony365
·
2023-07-28 01:40
pytorch
pytorch
分类
回归
CrossEntropy(交叉
熵
损失函数pytorch)
它计算了模型输出与真实标签之间的交叉
熵
损失,可以作为模型优化的目标函数。在多分类任务中,每个样本有多个可能的类别,而模型输出的是每个样本属于每个类别的概率分布。
夏子期lal
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2023-07-27 23:07
自然语言处理
pytorch
人工智能
python
决策树的三种算法
一、ID3算法ID3算法是根据“最大信息
熵
增益”原则选择划分当前数据集的最好特征。(信息
熵
)建立决策树的过程中,根据特征属性划分数据,使得数据的“混乱度”降低,按照不同特征划分数据
熵
减少的程度不一样。
tanEden
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2023-07-27 21:56
【计算机网络】2.1——物理层(编码波形、奈氏准则和
香农
公式计算)
物理层基本概念概念物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流为数据链路层屏蔽了各种传输媒体的差异数据链路层只需要考虑如何完成本层的协议和服务,而不必考虑网络具体的传输媒体是什么物理层协议主要任务机械特性指明接口所用接线器的形状、尺寸、引脚数目和排列、固定和锁定装置电气特性指明在接口电缆的各条线上出现的电压的范围功能特性指明某条线上出现的某一电平的电压表示何种意义过程特性指明对
code tea
·
2023-07-27 20:29
计算机网络
计算机网络
网络
《信息系统项目管理师》第一章信息化发展
数学家
香农
指出:“信息是用来消除随机不定性的东西”。信息的特征与质量(了解)信息的特征,主要包括客观性、普遍性、无限性、
wenling54321
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2023-07-27 14:06
信息系统项目管理
pat考试
学习方法
程序人生
开发语言
集成学习
[数学建模] 0、关于数学建模的一点看法&付费专栏食用说明
][2011年B国赛模拟]2.交巡警服务平台的设置与调度3.1.3、[数学建模][2012年A国赛模拟]3.葡萄酒的评价3.2、模拟赛索引3.2.1、[数学建模][2019年A模拟练习][层次分析法、
熵
值法
Ypuyu
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2023-07-27 07:26
数学建模
任何时候开始都不晚
从自身出发,我们要讲一个有关“自我控制”的新学说,一个基于
香农
信息论的人生观和一个基于统计数
会飞的石头山
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2023-07-27 04:41
精神
熵
越高,情绪越不稳定
本来计划着这个十月份的安排是抽出21天时间备考教师资格证的,其实是已经在努力了三天了,已经是投入状态中来准备着了,而且这三天争分夺秒投入看视频学习中反而能过得很充实,想法也很简单,情绪也很平稳,因为没有闲余时间去胡思乱想去网抑云去吐槽抱怨的,更多时间是专注投入进学习状态中去了。就随便拿一天时间来举例吧,制定的时间安排是早上5.30起床冥想,而后6.0-7.0学习1小时,上下班通勤路上也是加起来有两
沐亦锦囊驿站
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2023-07-26 20:42
绘本讲师训练营71期 (10/21)阅读原创--《大雨哗啦哗啦下》
作者:[美]大卫.
香农
译:王林这是一本荣获美国童书作家与插画家协会“金风筝奖”的作品,所以不论是故事情节设计还是绘画插画都是一本佳作,眼睛和心灵的双重的收获!
71015陆陆老师
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2023-07-26 16:02
读《Improved Deep Hashing with Soft Pairwise Similarity for Multi-label Image Retrieval》
(贡献1)于是提出两种相似度,硬相似度考虑所有标签都匹配,所以用交叉
熵
学习;软相似度考虑部分标签匹配,所以用均方误差(贡献2)相关工作深度哈希学习的一种简单方法是
Mighty_Crane
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2023-07-26 15:35
哈希算法
算法
人工智能
BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉
熵
损失函数(Binary Cross Entropy Loss)
BCELossinput:经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签(一般使用one-hot表示)介绍BCELoss:BCELoss是二元交叉
熵
损失函数(BinaryCrossEntropyLoss
HealthScience
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2023-07-26 11:34
Pytorch相关
pytorch
深度学习
python
KL散度、交叉
熵
损失函数、nn.CrossEntropyLoss()
相对
熵
(KL散度)如果对于同一个随机变量X有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)【在机器学习中,常常使用P(x)来表示样本的真实分布,Q(x)来表示模型所预测的分布】,则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异
HealthScience
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2023-07-26 11:34
机器学习基础
机器学习
人工智能
分类、回归常用损失函数
分类:交叉
熵
损失函数(Cross-entropylossfunction)KL散度、交叉
熵
损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重交叉
熵
损失函数
HealthScience
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2023-07-26 11:31
机器学习基础
分类
回归
数据挖掘
Matlab 一种自适应搜索半径的特征提取方法
文章目录一、简介二、实现代码参考资料一、简介在之前的博客(C++ID3决策树)中,提到过一种信息
熵
的概念,其中它表达的大致意思为:
香农
认为
熵
是指“当一件事情有多种可能情况时,这件事情发生某种情况的不确定性
大鱼BIGFISH
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2023-07-26 02:37
点云进阶
matlab
自适应搜索半径
特征提取
[数学建模] [2019年A 模拟练习][层次分析法、
熵
值法、多目标优化、主成分分析法] 4. 深圳居民健康水平评估与测控模型研究
本次练习属于综合评判类,常用的方法无非层次分析法、
熵
值法、多目标优化、主成分分析法等,也可使用一些现代智能算法用已有数据训练智能模型进行模拟验证。
Ypuyu
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2023-07-25 23:09
数学建模
数学建模
信息
熵
和决策树
在预测分析领域,决策树是可应用于回归和分类任务的算法之一决策树背后的想法是,根据数据集中的特征对当时响应变量的贡献方式,递归地构建一个颠倒的树状结构。在每次迭代中,将以使得所得模型最小化成本函数的方式选择特征。该结构从顶部的根节点开始,然后分支并连接到其他节点,最终通向树的终端节点或叶子。树中的每个节点代表一个特征;每个链接或分支代表一个决策,每个叶子代表一个结果(响应变量的类别或连续值)优点缺点
丁丁猫 Codeye
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2023-07-25 23:50
后端
决策树学习
当前最佳属性节点选择
熵
(Entropy)(广泛使用)
熵
混杂度(
熵
)混杂度(Gini)混杂度(错分类)度量混杂度的变化ΔI(N)ΔI(N)ΔI(N)—信息增益(IG,InformationGain)ID3Q2
lov_vol
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2023-07-25 23:46
机器学习
决策树
学习
算法
【计算机网络】物理层——通信基础
文章目录物理层通信基础基本概念奈奎斯特定理和
香农
定理奈奎斯特定理
香农
定理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电路交换、报文交换与分组交换电路交换报文交换分组交换物理层通信基础基本概念数据
秃头仔仔
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2023-07-25 19:51
#
计算机网络
专业技能基础
网络
http
网络安全
其他
机器学习&&深度学习——softmax回归(下)
正专攻机器学习的保研er上期文章:机器学习&&深度学习——softmax回归(上)订阅专栏:机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归(下)损失函数对数似然softmax及其导数交叉
熵
损失信息论基础
熵
信息量重新审视交叉
熵
模型预测和评估以下的内容有些需要用到信息论基础
布布要成为最负责的男人
·
2023-07-25 18:33
机器学习
深度学习
人工智能
线性回归
Day_61-62 决策树
2.1
熵
2.2信息增益原则2.3计算步骤二.示例演示1.第一次节点决策分类:2.后续节点的决策分类3.决策分类的结束条件三.代码实现1.主函数2.两个构造函数3.打标签函数getMajorityClass
DARRENANJIAN
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2023-07-25 16:01
决策树
算法
机器学习
问:人生有什么意义呢?
刚好和其他人聊了下:人生没有意义的一派认为:世界最终归于虚无的,最典型的就是
熵
增:虽然世界复杂庞大,看似无边无界,但是大总能压倒小,能量一律从高到低流动,最终一切都会归于无序和死寂。
施吉涛
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2023-07-25 16:02
视频笔记_所长林超跨学科工具箱
文章目录先导片&学科01:
熵
与热力学重要模型学科02:系统论重要模型学科03:工程学重要模型学科04:函数重要模型学科05:脑科学重要模型学科06:复杂性科学重要模型学科07:认知心理学重要模型学科08
Jeankyw
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2023-07-25 12:37
笔记
学习方法
经验分享
程序人生
学习
生活
【读书总结】2021年二月及三月读书总结
书名:医路向前巍子给中国人的救护指南作者:医路向前巍子(同样有彩蛋,已关注作者的公众号)治愈隐性虐待:从心理虐待中康复的六阶段之旅/(美)
香农
·托马斯(ShannonThomas)著;高宜译.
Rita_sky
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2023-07-25 11:39
线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】
文章目录3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算3.2.2、交叉
熵
损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax
来杯Sherry
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2023-07-25 11:38
深度学习
Python
深度学习
神经网络
回归
信息与通信工程学科面试准备——信息论与编码|保研推免面试题
目录第一章绪论1信息的概念1.1
香农
对信息的定义1.2信息与消息之间的关系?
alwaysuzybaiyy
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2023-07-25 08:07
上岸上岸上岸
面试
职场和发展
跨越科工具前16讲复盘(1-4)
前16节分别是:
熵
与热力原理、系统论、工程思维、函数模型、脑科学、复杂性科学、认知心理学、社会网络学、金融学、心理学模型、语言表达领域重要模型、概率统计学重要模型、社会经济学重要模型、人类学、信息论、营销学
泛君
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2023-07-25 06:29
故障诊断之进阶学习篇——鲸鱼算法优化局部包络
熵
!!!!
算法的主体思路主要为基于VMD实现信号的分解,再使用鲸鱼算法优化相关参数得到最优的局部包络
熵
,目标函数和优化的参数都有一定的创新点,代码的收敛速度也比较快,很快就可以运行完成。
诊断之家
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2023-07-24 21:31
故障诊断进阶篇
学习
基于优化VMD的滚动轴承故障诊断研究
摘要:针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variationalmodedecomposition,VMD)和多尺度样本
熵
-能量(Multiscalesampleentropy-energy
诊断之家
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2023-07-24 21:01
故障诊断基础入门篇
人工智能
深度学习
决策树概述
文章目录决策树介绍1.介绍**决策树API:**构建决策树的三个步骤决策树的优缺点通过sklearn实现决策树分类并进一步认识决策树2.ID3决策树1.信息
熵
2.信息增益**定义:****根据信息增益选择特征方法是
加油吶
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2023-07-24 20:26
讲义
笔记
决策树
算法
机器学习
三十四章:Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ——弱监督语义分割中的类别重新激活图
然而,我们发现导致伪掩码不理想的关键在于广泛使用的二元交叉
熵
损失(BCE)在CAM中的应用。具体而言,由于BCE的类别求和池化特性,CAM中的每个像素可能对同一感受野中出现的多个类别都有响应。
Joney Feng
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2023-07-24 19:53
transformer
深度学习
人工智能
网络
架构
从阈值,
熵
增定律看为什么有的家里乱糟糟,有的整整齐齐,
为什么有的家里乱糟糟,有的却整整齐齐?跟没时间、没空间、没请家政、不会收纳,懒不懒都没关系,归根结底是个人对整洁度阈值的高低,说白了就是对脏乱的容忍程度阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的的最低值或最高。一个领域或一个系统的界限称为阈,其数值称为阈值在家里不停收拾、洗涮的,必是那个阈值低的人,因为实在看不下去,不能忍。这可能是天生特质,也可能来自原生家庭遗传举个例子,可以简单测试下自己对环境整洁
汭泽青华
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2023-07-24 19:48
2022-02-14坚持小结
@逆
熵
增者《持续行动1000天的秘诀都在这》中提到的:目前的战绩是:①持续跑步3000+天(10年)②定投基金1800+天(5年)③持续阅读700+天(2年)④持续写作360+天(1年)⑤持续时间记录700
惠惠4点早读
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2023-07-24 18:56
【人工智能】神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价
代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉
熵
(
编程G的快乐
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2023-07-24 16:46
机器学习
人工智能
深度学习
人工智能
神经网络
学习
【深度学习/机器学习】Softmax回归
文章目录信息量、信息
熵
、相对
熵
和交叉
熵
Softmax回归类别编码Softmax函数训练softmax模型的思路使用pytorch从零实现softmax模型直接调用pytorch的库进行简洁实现开始之前,
第五季度
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2023-07-24 15:05
深度学习
机器学习
深度学习
回归
直观解读KL散度的数学概念
定义如下:img其中p(x)是目标分布,q(x)是去匹配的分布,如果两个分布完全匹配,那么imgKL散度又叫相对
熵
,在信息论中,描述的是q去拟合p的产品的信息损耗。
filterc
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2023-07-24 15:30
机器学习小结之决策树
文章目录前言一、介绍1.1原理1.2流程1.3信息
熵
,信息增益和基尼不纯度二、构建决策树2.1特征选择2.2决策树生成2.3剪枝三、经典算法3.1ID33.2C4.53.3CART四、案例4.1Iris
aabond
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2023-07-24 02:01
机器学习
python
决策树
机器学习
人工智能
数据挖掘
python
学习深度学习--深度学习中的一些基本概念
在这过程中出现了数学、统计学、概率论、信息论、模式识别等等学科,用来解释自然的规律,在历史长河中也闪耀着巨匠的名字:
香农
,费雪,图灵……。机器学习和
java技术分享师
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2023-07-24 00:31
什么
熵
增定律?
人活着就是在对抗
熵
增定律
熵
增定律是人类不可多得的价值总结。
熵
增定律揭示了宇宙演化的终极规律。搞懂了这个定律,就参透了世界的本质。什么是
熵
?它是代表了一个系统混乱程度的数值。
爱理财的鲸落
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2023-07-23 21:34
为何起名为逆
熵
增者?
相信很多人对“逆
熵
增者”这个名字也挺好奇的,今天统一做一个解释。
逆熵增者
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2023-07-23 20:36
读书笔记05/100《逆
熵
增成长之路》---知识管理篇
一、我学到的01为什么要构建知识体系?不管你是哪个行业的,你一定要在这个领域找到这个行业里面,真正的牛人前辈,或者阅读一些经典著作,把你的基本认知框架搭建起来,没有这个东西,看什么书,你都觉得是在讲故事。02什么是知识体系?很多人会炫耀自己的印象笔记架构,分门别类排列得非常整齐,就像图书的分类索引一样,他们称之为知识体系,其实,那只能称之为资料收集和整理。真正知识体系里的知识,应该是自己实践后的真
新丽0101
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2023-07-23 19:30
自律很苦,不自律会更苦
不过这样也有它的好处,就是它里面会提及很多概念,比如“
熵
增”定律、“涌现”效应、长线价值、内卷化、均值回归等,还提到了少许学习方法方面的,总之,纵使不喜欢也有我的学习之处。(以上,纯属我的个人看法~
橙橙cici
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2023-07-23 16:11
推荐阅读如何从小概率事件赚大钱
这是篇烧脑的文章,分别用莫非定律、
熵
增的世界,不对称性帮我们抽丝剥茧地介绍了如何从无序的世界中捕捉到凸性事件的算法(即可能的失败是有限度、可能的收益是无限的)。
荷叶judy
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2023-07-23 13:56
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