代码编织梦想
引言 熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzy dispersion entropy)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题，可用于生物医学、神经科学、电气、交通、气象、能源动力、水利、海洋科学、经济、土木
中文标题：基于射线熵最小化的少视角神经辐射场 创新点 通过对每条射线密度施加熵约束来最小化稀疏视角带来的潜在重建不一致性。此外，为了缓解所有训练图像都是从几乎冗余的视点获取时潜在的退化问题，我们进一步将空间平滑性约束纳入
“ 之前写过很多智能算法优化VMD的文章，但是并没有对优化VMD所选的适应度函数进行过多介绍，今天在这篇文章会结合相关文献分别介绍一下，VMD参数为何需要优化，以及优化的话到底该选择哪种适应度函数作为自己的优化目标。” 01 — VMD参数优化的必要性 VMD分解信号前需要设置合适的模态个数K和惩罚参数α，K取值过大会导致过分解，反之
参考书：机器学习（周志华） 几个重要概念 信息熵 随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。 表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。 对于随机事件，
信息增益描述了一个特征带来的信息量的多少，往往用于特征选择 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 一个特征往往会使一个随机变量Y的信息量减少，减少的部分就是信息增益 一个例子 如图所示，目标值是：playtennis
今天，我们来继续分享决策树的相关内容。通过上一篇文章，我们知道了决策树的基本原理就是根据构建的树结构，从上到下，通过if/else的模式找到一条判决路径并最终获得判决结果的过程。 决策树算法中核心的部分就是如何选择一个合适的特征属性进行划分，从而逐步的构造出我们的树形结构。 根据我们选择特征进行划分的量化评估标准的不同，决策树有多种不同的构造算法，上一
目录 1. 概率 1.1 变量类型 1.2 概率基础 1.2.1 边际概率 1.2.2 联合概率 1.2.3 条件概率 1.2.4 先验概率，后验概率 1.2.5 事件的独立和条件独立 1.3 概率分布 1.3.1 实验概率分布（empirical probability） 1.3.2 理论概率分布 1.4 概率模型（Proba
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math data = [160,162,183,174,172,161,171] bins_size =
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！ 今天和大家聊的问题叫做 给单链表加一，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/plus-one-linked-
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！ 今天和大家聊的问题叫做 猜数字大小，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/guess-number-high
决策树详解 决策树的结构根节点内部结点叶节点 决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数 决策树剪枝预剪枝后剪枝 连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理 多变量决策树
给实习生聊到决策树、GBDT，有几个概念这里再用易懂的方式解释下 文章目录 信息熵条件熵信息增益信息增益率基尼指数 信息熵是决策树的基础 信息增益-ID3算法构建决策树 信息
文章目录 1、信息熵2、信息增益3、例题分析 1、信息熵 1. 信息熵(information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。信息的混乱程度越大，不确定性越大，信息
文章目录 一、熵和信息熵1.1 概念1.2 信息熵公式 二、KL散度和交叉熵2.1 KL散度(相对熵)2.2 交叉熵 三、Softmax和交叉熵损失函数3.1 Softmax3.2 交叉熵损失函数
文章目录 交叉熵什么是熵交叉熵 举个例子 交叉熵 在上一篇讲梯度下降的文章中，那个例子提到了损失函数，那里用到的损失函数是均方误差，因为那个例子里的模型特别的简化。 而在一般的深度学习模型中，
目录 引言 1.分数阶近似熵（Fractional Approximate entropy） 2.分数阶样本熵（Fractional Sample Entropy） 3.分数阶模糊熵（Fractional Fuzzy Entropy） 4.分数阶排列熵（Fractional Permutation Entropy） 5.分数阶散布熵（Fract
熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzy dispersion entropy，python代码：🍞正在为您运送作品详情)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题，可用于生物医学、神经科学、电气、交通、气象、能
1.上周回顾 这周刚开始写 2. 本周计划 完成信息熵与互信息的理论部分，继续完成论文第三部分方法论的书写。 3. 完成情况 3.1 信息熵简单介绍 信息熵是信息论中的一个概念，用于衡量一个随机变量的不确定性或信
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 论文名称：What About the Precedent: An Information-Theoretic Analysis of Common Law 论文ArXiv下载地址：ht