搜索结果
查询Tags标签： 信息熵，共有 19条记录-
信息熵 交叉熵 KL散度
信息量 事件A发生的信息量： \[I(A) = -\log_2(P(A)) \]这样定义有以下好处：概率越小的事件发生，带来的信息量就越大。相互独立的事件A,B同时发生，信息量为A、B单独发生时信息量的和：\[\begin{align} I(AB) =&& -\log_2(P(AB)) \\=&& -\log_2(P(A)P(…
2022/2/15 6:13:53 人评论 次浏览 -
Topsis
1.层次分析法（AHP） AHP=The analytic hierarchy process 其主要用于解决 评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀） 1.1 idea 把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上，从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面…
2022/2/1 6:59:47 人评论 次浏览 -
Python深度学习：机器学习理论知识，包含信息熵的计算（读书笔记）
今天这一篇，我们正式接触深度学习的理论基础—机器学习 第二篇 一、机器学习分类二、机器学习的基本算法三、算法的理论基础1、机器学习的基础理论-----函数逼近2、回归算法3、其他算法----决策树一、机器学习分类 1、基于学科分类 统计学、人工智能、信息论、控制理论 2…
2022/1/25 14:06:25 人评论 次浏览 -
机器学习笔记十：各种熵总结
一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢? 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,…
2022/1/11 23:08:51 人评论 次浏览 -
机器学习笔记十：各种熵总结
一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢? 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,…
2022/1/11 23:08:51 人评论 次浏览 -
Python一些可能用的到的函数系列85 计算熵
说明 信息熵用于评估信息的混乱程度，也可以理解为某个分布的不均匀性（越不均匀熵越小，信息含量越高） 内容 import numpy as np # 计算序列的信息熵 def cal_entropy_arr(some_arr):some_arr = np.array(some_arr)value,counts = np.unique(some_arr, return_counts
2021/12/28 14:08:00 人评论 次浏览 -
Python一些可能用的到的函数系列85 计算熵
说明 信息熵用于评估信息的混乱程度，也可以理解为某个分布的不均匀性（越不均匀熵越小，信息含量越高） 内容 import numpy as np # 计算序列的信息熵 def cal_entropy_arr(some_arr):some_arr = np.array(some_arr)value,counts = np.unique(some_arr, return_counts
2021/12/28 14:08:00 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」决策树分类算法
决策树分类：用if-else进行选择 目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。 决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树…
2021/12/25 11:08:29 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」决策树分类算法
决策树分类：用if-else进行选择 目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。 决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树…
2021/12/25 11:08:29 人评论 次浏览 -
基础决策树算法
（原创）本文讨论机器学习的基础的决策树算法 1.预备知识：信息度量的相关量 （1）信息熵 使用信息熵来度量信息的不确定性信息熵的数学式为： 加和 -plogp，熵越大，不确定性越大 （2）信息增益，某特征下信息增益 = 原熵 - 按特征A分割后的熵信息增益越大的，说明对不确…
2021/12/19 11:49:33 人评论 次浏览 -
基础决策树算法
（原创）本文讨论机器学习的基础的决策树算法 1.预备知识：信息度量的相关量 （1）信息熵 使用信息熵来度量信息的不确定性信息熵的数学式为： 加和 -plogp，熵越大，不确定性越大 （2）信息增益，某特征下信息增益 = 原熵 - 按特征A分割后的熵信息增益越大的，说明对不确…
2021/12/19 11:49:33 人评论 次浏览 -
【人工智能导论：模型与算法】信息熵 交叉熵
【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。 交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 信息熵：表示随机变量的不…
2021/11/27 11:12:00 人评论 次浏览 -
【人工智能导论：模型与算法】信息熵 交叉熵
【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。 交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 信息熵：表示随机变量的不…
2021/11/27 11:12:00 人评论 次浏览 -
决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益率
决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性.2 定义增益率：…
2021/9/22 17:11:28 人评论 次浏览 -
决策树算法2-决策树分类原理2.3-信息增益率
决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性.2 定义增益率：…
2021/9/22 17:11:28 人评论 次浏览
