log1p

st.pp.normalize_total(data) # NOTE: no log1p

NOTE:nolog1p这行注释表示在标准化后，数据不会进行log1p转换。log1p转换将每个计数值增加1，然后对其进行log转换。这可以帮助减少计数值的偏差，并使数据更加符合正态分布。

生信小博士·2023-12-21 09:17

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

小瓶盖的猪猪侠·2023-11-07 21:41

数据的平滑处理函数——log1p和exmp1

details/82422865https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.log1p.html数据平滑处理--log1p

MXuDong·2023-11-03 11:39

numpy log1p()和exmp1()

log1p和expm1原文https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82422865?

csdn_lzw·2023-11-03 11:05

np.log1p( ) 函数的应用

数据平滑处理--log1p()和exmp1()1.数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用og1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果。

Kun Li·2023-09-18 07:09

Elasticsearch搜索出现NAN异常

Elasticsearch默认的打分，一般是不会出现异常的之所以会出现NAN异常，往往是因为我们重新计算了打分，使用了function_score核心原因是在function_score中，出现了计算异常，比如0/0,比如log1p

XiuL·2023-08-08 16:42

数据平滑处理——log1p()和exmp1()

今天在做题的时候学到了一点有用的东西，所以这里做个记录分享一下，有关数据预处理的两个函数问题——log1p、expm1优点：在数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布

不论如何未来很美好·2023-03-21 07:21

numpy常见函数整理

log、log10、log2、log1p分别计算自然对数（底数为e）、底数为10的log、底数为2的log以及底数为e的log(1+x)。sign计算数组各元素的正负号：1（正数）、0（零）

职场小菜鸟小葛同学·2023-01-06 12:24

数据平滑 log1p

数据平滑处理–log1p()和exmp1()在数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个更好的结果；平滑处理很容易被忽略掉

skyHdd·2020-08-18 22:15

【Python】收集的高级函数、功能

np.loglog默认以e为底，log10,log2,log1p,emath.logdict对象的keys()和values()返回的值，只要之间无修改，则总是一一对应的。

计科小白兔·2020-08-18 07:27

【医学图像处理】之图像增强、去噪、边缘检测（SimpleITK）

【医学图像处理】之图像增强、去噪、边缘检测（SimpleITK）1.内容1、对数变换图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的

一只稚嫩的小金毛·2020-08-16 07:28

Kaggle - House_Price基础篇

Kaggle:HousePrices:AdvancedRegressionTechniques1，读取数据：使用pd.read_csv()导入train_df,test_df数据2，合并数据：label：使用log1p

sinat_15355869·2020-07-27 13:06

初探numpy——numpy常用通用函数

数据中的元素进行逐元素操作的函数一元通用函数函数名描述abs、fabs取绝对值sqrt计算平方根，等同于arr**0.5square计算平方，等同于arr**2exp计算个元素的指数exlog、log10、log2、log1p

LRainner·2020-07-02 16:00

numpy -- 元素级数组函数

相当于arr**2exp计算各元素的e^xlog,log10,log2,log1p分别为自然对数、底数为10的log、底数为2的log和log(1+x)。

谈笑风生Smile·2020-06-28 13:49

流量预测中的数据分布问题

今天就结合我最近遇到的一个问题讲一下log1p函数及其变形。问题最近在做流量预测的时候，整理完训练集的数据发现长这样：也可以理解，毕竟不管是网页流量还是交通流量

另请高明·2020-06-21 06:40

AutoML学习---机器学习01

一、机器学习1、机器学习框架转换为网络结构，如下图所示：2、框架分析（1）数值特性：①连续特征：log1P、|x|、ex、归一化、离散化、顺序号等。

终是双曲线·2019-05-26 14:00

你真的理解_线性模型要求样本的分布情况_吗？

问题来源：听七月在线课的时候，老师说的一句，对于逻辑回归模型，样本分布不符合正态分布的时候，需要进行log1p处理或者是exp处理。

Andy__Shaw·2019-03-18 17:01

帮助理解GAN的一些补充内容

熵的本质是香农信息量（log1p\frac{1}{p}p1），其中p表示信息确定性的概率。

Beryl已存在·2018-10-24 21:58

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

定义如下：DKL(P//Q)=−∑x∈XP(x)log1P(x)+∑x∈XP(x)log1Q(x)DKL(P//Q)=−∑x

木盏·2018-08-03 15:13

一些数学库函数有存在的必要吗？

函数log1p(x)=log(1+x)函数log1p计算log(1+x)。这有多难实现呢？log(1+x);好了。等等。。。如果x非常小呢？

GrWx·2018-03-13 15:05

机器学习(1) 熵 entropy

熵：反应一个系统的有序程度，熵越高，有序程度越低熵的本质是香农信息量(log1p)的期望。

GZHermit·2017-03-04 20:01

机器学习笔记_ 最大熵模型

∑i=1kp(x=xi)log1p(x=xi)logc熵：H(X)=−∑x∈Xp(x)lnp(x)=>单位nat(奈特）-熵是不确定性的度量-随机变量退化为定值，熵是0-均匀分布熵最大-0≤H(x)≤log

mijian1207mijian·2015-11-25 00:00

log1p(x) 函数的实现 (续)

几个月前写过一篇文章《log1p(x) 和 expm1(x) 函数的实现》http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8544644当时给出了个 GSL

liyuanbhu·2013-05-31 09:00

log1p(x) 和 expm1(x) 函数的实现

这两个函数的功能如下：log1p(x) := log(1+x)ex

liyuanbhu·2013-01-26 15:00

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