香农熵第5页

FinBert模型：金融领域的预训练模型

：金融短讯类型分类实验任务数据集实验结果实验二：金融短讯行业分类实验任务数据集实验结果实验三：金融情绪分类实验任务数据集实验结果实验四：金融领域的命名实体识别实验任务数据集结果展示总结FinBERT是熵简科技

dzysunshine·2024-01-26 08:39

晨读《熵增定律》

155/365《熵增定律》第九章熵减法则：马蝇效应时间：2021.7.306：00～7：00共读书目：《熵增定律》第九章熵减法则：马蝇效应共读的小伙伴：玉森，玉莲，海霞，芳芳，巧蓉，晓菲，康乐财姐，蒙蒙

蒙蒙简·2024-01-26 06:53

PNAS：大脑一思考，就不再对称也不再平衡

来源：集智俱乐部作者：郭瑞东审校：张澳编辑：邓一雪导语生命系统的各种功能，从精神层面的思考，到物理层面的运动，都会消耗能量并产生熵，打破原有的平衡。

人工智能学家·2024-01-26 04:57

最大熵模型

直观理解image.png大熵模型在分类方法里算是比较优的模型，但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大，导致样本量很大的时候，对偶函数优化求解的迭代过程非常慢，scikit-learn

dreampai·2024-01-25 23:16

计算机网络-奈氏准则和香农定理（码间串扰二者区别）

文章目录失真失真的一种现象-码间串扰奈氏准则（奈溃斯特定理）例题香农定理例题奈氏和香农失真就是指与原来的不一样了两种情况前三个是正相关，最后一个是负相关码元传输速率越快，失真程度越严重的原因可能包括以下几点

Full Stack-LLK·2024-01-25 21:22

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

H264解码原理详解

根据如下图所示的解码器流图，我们可以看出基本的解码流程如下：解码器从网络提取层中接收压缩的比特流，经过对码流进行熵解码和重排序获得量化系数X；这些系数经过反量化和反变换得到残差数据D；解码器使用从码流中解码得到的头信息创建一个预测数据

稚肩·2024-01-25 18:19

时序分解 | MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算

时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算目录时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-25 16:57

郭延栋:学校领导干部应具备三种能力

大小公司都要警惕“熵增”》，文章关注的是企业管理问题，如何营造优秀的企业文化，作为公司领导者如何团结带领企业员工寻求突破，赢得发展，看后很受启发，非常认同文中的一些观点。

知北老师·2024-01-25 15:55

【数学建模】综合评价方法

文章目录综合评价的基本理论和数据预处理综合评价的基本概念综合评价体系的构建综合指标的预处理方法评价指标预处理示例常用的综合评价数学模型线性加权综合评价模型TOPSIS法灰色关联度分析熵值法秩和比（RSR

自律版光追·2024-01-25 14:07

蓝桥杯官网填空题（01串的熵）

问题描述答案提交这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。importjava.util.*;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){for(doublezero=1;zero11625907.5798&&result<11625907.5799){Sy

雪泡泡·2024-01-25 11:18

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法

llovew.·2024-01-25 07:51

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-12-10)

熵、比热、磁化率和渗流的Rushbrooke不等式;使用水平能见图网络的跨尺度径流可预测性洞察;社会网络的区分性中心性;潜在客流预测：城市交通发展的新型研究;利用Kronecker积的复合网络结构可观测性

ComplexLY·2024-01-25 05:24

Day4学习记录

一、行业信息1.信息论知识（1）信息的本质：消除世界的不确定性（2）如何度量信息：利用概率的不确定性不确定度——信息熵*类比名人游戏：信息熵即一个问题的最少提问次数。

好好编码·2024-01-25 03:41

决策树（Python）

衡量标准——熵这里熵表示样本种类的丰富性，样本种类越多越混乱，熵越大；假若全部属于同一类，则熵等于零。构造的基本思路随着层数增加，让熵快速降低，降低速率越快，效率越高。

Sanchez·J·2024-01-24 18:11

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言

panda_dbdx·2024-01-24 16:48

ID3决策树的建模流程

以天气的不同取值为划分规则首先计算父节点的信息熵为了表示方便，[2,3]表示[否的数量，是的数量]entropy([2,3

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

291.又该忙年了（2022-01-26）

前几日随意浏览，看到一篇文章里谈到“熵增定律”，一个物理定律，对

卖瓜王婆·2024-01-24 10:04

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

1985-A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram

该论文首次提出利用最大熵原理计算图像分割阈值，即选取阈值使得图像分割出来的部分的一阶灰度统计的信息量最大（一维熵最大）。

是聪聪黄吖·2024-01-23 23:42

数学建模---评价类模型总结

目录一、层次分析法（AHP）二、topsis三、熵值法四、模糊综合评价法一、层次分析法（AHP）优点：结构清晰：通过建立层次结构，能清楚地展示决策要素之间的关系。

Faelan.·2024-01-23 21:01

二、自然语言处理发展历程

兴起阶段：自然语言处理的萌芽期，代表人物包括图灵和香农。符号主义：自然语言处理的发展器，代表任务是乔姆斯基和他的生成文法。连接主义：自然语言处理的发展器，代表方法为统计机器学习。

智享AI·2024-01-23 16:47

geemap学习笔记053：纹理特征

本节将会介绍EarthEngine中提供的一些纹理特征计算方法，包括熵和灰度共生矩阵。

静观云起·2024-01-23 10:20

决策树的基本构建流程

这里标签的纯度的衡量指标有：分类误差；信息熵（Entropy）；基尼系数（Gini）。我们举例来看看这三个指标是如何计算的：对于单个数据集假如我们有10条样本，6条0类样本，4条1类样本

今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

转发

刷微博只会使自己心驰外越，心猿意马，熵增。人生绝不是一步登天，而是一步一步挪着走

黄喵喵NN·2024-01-23 08:05

计算机网络-物理层基本概念（接口特性相关概念）

文章目录总览物理层接口特性星火模型给出的相关概念解释（仅供参考）总览求极限传输速率：奈氏准则，香农定理（背景环境不一样）编码：数据变成数字信号调制：数字信号变成模拟信号信道不同传输数据形式不同数据交换方式

Full Stack-LLK·2024-01-23 07:15

12.共读《逆熵增成长之路》阅读篇

通过共读《逆熵增成长之路》的阅读篇，我也说说对于阅读的理解。一、阅读是为了改变阅读是只是成长的开始，能发生改变是最终目的。1.书是我们学习成长的路上不可或

绿萝爱早起·2024-01-23 07:42

硬件厂家的标准人脸通管理软件无法满足机关事业单位、企业的更多灵活性管理需求

熵基科技（原北京中控）的人脸识别消费软件想来很多商家推过，也有很多单位用户使用的。我测试过他们的Web软件，老实说还存在蛮多的问题。

华西建筑关联专业公司华鲲智慧·2024-01-23 07:09

隐性虐待就像黄药师的落英神剑掌，轻则心神俱裂，重则灰飞烟灭

香农·托马斯的《治愈隐

采風姑娘·2024-01-23 00:10

特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN

特别地，我们使用MAE-NAS，一种受最大熵原理指导的方法，在低延迟和高性能的约束下搜索我

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:13

计算机网络复试

传播时延链路中每多一个路由器，就增加一个分组的发送时延第2章物理层2.4编码与调制->编码(基带调制)->曼彻斯特编码->带通调制->混合调制->正交振幅调制QAM信道极限容量奈氏准则无噪声最大速度C=2Wlog2V(b/s)香农定理有噪声最大速度

my烂笔头·2024-01-22 17:04

有哪些物理知识让你对这个世界有了不同看法？或者影响或改变了一些认知？

随时间进行，一个孤立体系中的熵不会减小。现实中关于生死的笑话是：投胎是一门技术活。你可能一出生就金玉满堂，也可能一出生就要在饥寒交迫的岁月之中打拼。试想，如果真有命运之神的话。

hackrf·2024-01-22 16:28

【AI】深度学习在编码中的应用（6）

目录一、熵模型和自适应熵编码1.1区别1.2联系二、关于自适应熵模型前面我们讨论了基础架构设计、分析合成变换，本文来梳理和学习编码的第三步，自适应熵模型。

giszz·2024-01-22 13:02

【AI】深度学习在编码中的应用（9）

条件熵是衡量在已知某些条件下，随机

giszz·2024-01-22 13:02

2023-01-17

一切周期，其实并不在于某个节点，某个转折，甚至某个决定，一切都是熵增的结果。否极泰来，物极必反，只是内部积累的结果。接下来的几年，我们唯一可以确定的事，就是我们将经历波澜最为壮阔的航程。

方小相·2024-01-22 08:51

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

阅读逆熵增者五十条条干货笔记的收获:

第一点收获:【001】普通人如何“破圈”成长?1.读，是普通人最低成本获取优质信息的核心途径2.听，是你要先连接到某些人，能认真倾听，还要能让人愿意真诚分享、倾囊相授。3.写，会激发更深层次的思考，倒逼自己持续获取大量信息，经过消化后再继续写。4.说，是面对别人，以教为学，将你深化思考的东西讲出来。【002】关于阅读的几点建议①要带着目标和预期阅读；②要养成边读边思考边做笔记的习惯；③要更聚焦，进

孙菊婷·2024-01-22 04:53

买绘本时挑花了眼？看看这5本获奖绘本（最后一本我超爱的！）

《大卫不可以》（美）大卫.香农/文.图余治莹/译“不可以~~”“把玩具收好！”“快去睡！”“不可以挖鼻孔！”我们小时候，八成也被我们的爸爸妈妈这样吼过。

Carrie萌育儿·2024-01-22 03:48

2020年召开的第49次“股东大会”（11.30-12.06）

大家好，欢迎来到“逆熵增者有限责任公司”，我把自己比作一个公司，我就是这个公司的CEO，每周的复盘就相当于召开一次“股东大会”，底下有8位股东，分别是:①投资理财②家庭人际③阅读写作④个人成长⑤工作方面

逆熵增者·2024-01-21 20:58

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。

清上尘·2024-01-21 17:25

139基于matlab多旅行商MTSP问题

139matlab多旅行熵M-TSP(xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/65abe66a000000001100c7be

顶呱呱程序·2024-01-21 15:53

Day1/24《向上生长》读书笔记

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

设绘喵爱读书April·2024-01-21 14:43

MCM备赛笔记——熵权法

KeyConcept熵权法是一种基于信息熵概念的权重确定方法，用于多指标决策分析中。

我我我想出去玩·2024-01-21 10:18

2022-04-13读《熵增定律》|为什么报酬越高，效果越来越差呢？

书中讲了很有兴趣的心理学实验结果，就是德西效应。德西效应（Westernerseffect）认为适度的奖励有利于巩固个体的内在动机，但过多的奖励却有可能降低个体对事情本身的兴趣，降低其内在动机。其实就讲到了两个心理学的两个词，内部动机和外部动机，内部动机是自发的，不需要督促和激励措施；外部动机，那就是全部要靠外界的力量去完成一件事了。那么怎样去发掘、保护和利用自己的内部动机，就是很值得去探讨的事情

狗狗阿坤·2024-01-21 10:55

详细推导BEC和BSC的信道容量

目录介绍一.熵的计算公式二.互信息三.计算BSC的信道容量四.BEC信道与高斯信道容量五.信道传输速率与信道容量小结介绍binarysymmetricchannel，简称BSC，中文翻译为二进制对称信道

唠嗑！·2024-01-21 08:22

【现代密码学基础】详解完美安全与不可区分安全

完美不可区分与香农的完美安全是类似的。该定义来源于一个被动窃听的敌手试验：给敌手一个密文，然后让敌手猜测明文来源于可能得两个中的哪一个。

唠嗑！·2024-01-21 08:21

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的

小旺不正经·2024-01-21 08:02

【python脚本】cv2.putText不显示中文，显示为？？？？？？？解决方案，亲测有效

text="选中目标区域增强后的\n空间频率是%s,\n信息熵是%s"%(spatialF(gray_overlay_img),imageEn(gray_overlay_img))cv2.putText

北屿白·2024-01-21 02:21

机器学习-决策树

那么如何在众多的属性中选择最优的呢2.1信息熵Ent=-\sum_{k=1}^{K}p_k*log_2p_kimpor

alstonlou·2024-01-21 02:47

推荐频道

香农熵