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查询Tags标签： 互信息，共有 10条记录-
Maximal InformMaximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现 https://blog.csdn.net/FontThrone/a
MICMIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及…
2022/1/3 23:10:26 人评论 次浏览 -
Maximal InformMaximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现 https://blog.csdn.net/FontThrone/a
MICMIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及…
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PMI点互信息算法
一、点互信息算法点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下： p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方）p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数）p(word2）是word2出现的概率（word1出现的…
2021/12/19 22:21:17 人评论 次浏览 -
PMI点互信息算法
一、点互信息算法点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下： p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方）p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数）p(word2）是word2出现的概率（word1出现的…
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聚类算法指标整理
文章目录 前言纯度(purity)纯度的计算Python代码 标准互信息(NMI)熵互信息标准互信息MI 和 NMI的计算实现 Python 版 调整互信息(AMI)示例代码 兰德系数(Rand Index)示例代码 调整兰德系数(Adjusted Rand index)示例代码前言 本文主要介绍聚类算法的一些常见评测指标。 假…
2021/11/28 20:44:24 人评论 次浏览 -
聚类算法指标整理
文章目录 前言纯度(purity)纯度的计算Python代码 标准互信息(NMI)熵互信息标准互信息MI 和 NMI的计算实现 Python 版 调整互信息(AMI)示例代码 兰德系数(Rand Index)示例代码 调整兰德系数(Adjusted Rand index)示例代码前言 本文主要介绍聚类算法的一些常见评测指标。 假…
2021/11/28 20:44:24 人评论 次浏览 -
点互信息pmi
由于在文本处理中会用到互信息所以做一下总结 pmi（Pointwise Mutual Information）：如果a和b不相关值为1。当ab条件独立时，p(a|b) = p(a)此时pmi为0。 如果ab的联合概率越大则该值越大。 在文本处理中经常会遇到计算pmi 其中 p(a,b) 为 a和b共现的次数/总字符数（如果a…
2021/10/5 23:41:39 人评论 次浏览 -
点互信息pmi
由于在文本处理中会用到互信息所以做一下总结 pmi（Pointwise Mutual Information）：如果a和b不相关值为1。当ab条件独立时，p(a|b) = p(a)此时pmi为0。 如果ab的联合概率越大则该值越大。 在文本处理中经常会遇到计算pmi 其中 p(a,b) 为 a和b共现的次数/总字符数（如果a…
2021/10/5 23:41:39 人评论 次浏览 -
【知识图谱系列】基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI & InfoGraph
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR 2019）和InfoGraph（ICLR 2020），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DGI & InfoGraph一、背景…
2021/5/22 10:25:54 人评论 次浏览 -
标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现
标准化互信息NMI计算步骤: Python 实现 代码：利用Python实现NMI计算 import math import numpy as np from sklearn import metrics def NMI(A,B):# 样本点数total = len(A)A_ids = set(A)B_ids = set(B)# 互信息计算MI = 0eps = 1.4e-45for idA in A_ids:for idB in B_…
2021/4/17 20:25:26 人评论 次浏览
