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【Python】基于Python利用熵权法计算数据权重——一个简单的图形用户界面编程
目录 1 简介 2 技术流程 3 数据 4 代码 4 1 代码 极差标准化 4 2 代码 熵权法赋权 5 实验操作与流程 6 关于数据获取 1 简介 师弟又催我给他公众号写文了 这次还点名要这个题目 所以我就先到自己的博客里写写练练手 下面
python
数据分析
信息熵
标准化
数学期望、信息量、信息熵、相对熵、交叉熵
1 数学期望 数学期望就是总体的均值 或者各项的加权平均 先看离散的情况 假设X为离散型随机变量 x1 x2 x3 xk为随机变量的所有可能取值 p1 p2 p3 pk为随机变量相应取值发生的概率 其中p1 p2 p3 pk 1 那么随机变
技术理论
信息熵
机器学习
信息熵到底是什么
信息是我们一直在谈论的东西 但信息这个概念本身依然比较抽象 在百度百科中的定义 信息 泛指人类社会传播的一切内容 指音讯 消息 通信系统传输和处理的对象 但信息可不可以被量化 怎样量化 答案当然是有的 那就是 信息熵 早在1948年 香农
机器学习
信息熵
决策树,信息熵,信息增益计算----机器学习
决策树 decision tree 决策树简单介绍 信息量 信息熵 信息增益 决策树简单介绍 决策树是一种基于树状结构来做决策的 是一种常见的机器学习方法 主要做分类 也可以做回归 一棵决策树含有一个根结点 样本全集 若干个内部结点和若干个
机器学习
决策树
信息熵
决策树详解(一)
1 决策树的概念 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果 每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数 记为分支 决策树的元素有 根节点 非叶子节点 分支 叶节点四种元素 其代表的含义如下图所示 决策树的工作分为两个阶段 1 训练阶段 给定训练
决策树
信息熵
算法
机器学习
python
信息安全—密码学信息熵信息理论基础—熵的概念(熵、联合熵、条件熵、平均互信息)
数学基础 概率论乘法法则 两个事件相互独立 P A B P A P B 意思是事件A和事件B同时发生的概率 事件A发生的概率 事件B发生的概率 举个栗子 掷两枚硬币硬币同时立着的概率 掷一枚硬币立着的概率 再掷一枚 硬币立着的概率 两个事件
信息熵
密码学
信息安全
概率论
信息熵与信息增益
信息熵 information entropy 是度量样本集合纯度 不确定度最常用的指标之一 但要注意 信息熵越小 表示不确定度越低 确定度越高 纯度越高 E n t D
夯实机器学习
信息熵
信息增益
决策树
机器学习
机器学习——信息熵与信息增益
问 信息熵越大说明其纯度越高 答 错误 信息熵越小 说明数据集的纯度越高 信息熵是衡量数据集纯度的指标之一 它是对数据集中所有类别出现概率进行加权平均所得到的一个值 信息熵是度量样本集合纯度 不确定度最常用的指标之一 但要注意 信息熵越小
机器学习
人工智能
python
信息熵
信息增益
【计算机科学与技术】信息论笔记(6):微分熵
200803本篇是学习信息论的入门笔记 希望能与各位分享进步 这是第六章 微分熵 文章目录 6 微分熵 6 1 定义 6 2 连续随机变量的AEP 6 3 微分熵与离散的关系 6 4 联合微分熵与条件微分熵 6 5 相对熵与互信息 6 6
计算机科学与技术
信息熵
在数据集上计算连续随机变量的信息熵和互信息--k-近邻估计方法
写在前面 信息熵 entropy 的原始定义是离散 discrete 的 后来发展了在连续域上的微分熵 differential entropy 然而 通常在给定的数据集上 无法知道连续变量的概率分布 其概率密度函数也就无法获得 不能够用微
数据分析
信息熵
概率论
统计学