机器学习中关于互信息和信息增益的关系 [问题点数:40分]

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互信息的计算
<em>互信息</em>(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的<em>关于</em>另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性.综合
信息增益互信息
<em>信息增益</em>表示得知特征空间X的信息而使得类Y的信息不确定性减少的程度。<em>信息增益</em>依赖于特征,不同的特征往往具有不同的<em>信息增益</em>,<em>信息增益</em>大的特征具有更强的分类能力。特征A对训练数据集D的<em>信息增益</em> ,定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差,即通常,熵H(Y)与条件熵H(Y|X)之差称为<em>互信息</em>,决策树学习中的信息...
机器学习】信息量,信息熵,交叉熵,KL散度和互信息信息增益
首先先强烈推荐一篇外文博客Visual Information Theory这个博客的博主colah是个著名的计算机知识科普达人,之前非常著名的那篇LSTM讲解的文章也是他写的。这篇文章详细讲解了信息论中许多基本概念的来龙去脉,而且非常的直观用了大量的图片,和形象化的解释。 信息量信息量用一个信息所需要的编码长度来定义,而一个信息的编码长度跟其出现的概率呈负相关,因为一个短编码的代价也是巨大的,因为
互信息 信息增益 召回率
information gain 在<em>信息增益</em>中,衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息,带来的信息越多,该特征越重要。对一个特征而言,系统有它和没它时信息量将发生变化,而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量,就是熵。 在概率论和信息论中,两个随机变量的<em>互信息</em>(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖...
浅析互信息信息增益
<em>互信息</em>(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的<em>关于</em>另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。这是百度百科的定义,本文的重点是从不同的角度去理解<em>互信息</em>,介绍一些基本的规律,为了简单本文只对其离散的情况考虑。 在介绍<em>互信息</em>前首先更应该知道什么是信息熵,信息熵是香农从物理理论中的热熵引入到信息论中的,热
条件熵,信息增益互信息)与特征选择
一定要先搞清楚什么是信息量,什么是信息熵。参考博文:https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/91127242 一,什么是信息量? 简言之,就是把信源看做是一个随机变量。消息(信号)就是随机变量的取值,比如a1,a2···an。信息就是这些随机变量的不确程度(发生概率越低,不确定性越大),公式如下。为什么写成这样呢?原因有二。第一:概率和...
浅谈信息增益互信息的联系
信息增益互信息)非负性证明
<em>信息增益</em>又称<em>互信息</em>,它是信息论的基本概念之一。同时,它在当今流行的人工智能领域也多有涉及。其中,著名的决策树算法IC3就是以<em>信息增益</em>作为贪心选择的依据。         <em>信息增益</em>的定义如下:                                                                                                  
一条SQL搞定信息增益的计算
<em>信息增益</em>原理介绍 介绍<em>信息增益</em>之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高,熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为: 举一个的例子:对游戏活跃用户进行分层,分为高活跃、中活跃、低活跃,游戏A按照这个方式划分,用户比例分别为20%,30%,5
机器学习信息增益的计算方法
背景介绍:最近在处理数据的时候,需要用到<em>信息增益</em>来进行特征选择,在网上查阅了一些资料,这里对<em>信息增益</em>的相关知识总结一下。<em>信息增益</em>原理介绍介绍<em>信息增益</em>之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示“一个系统的混乱程度”。系统的不确定性越高,熵就越大。假设集合中的变量X={x1,x2…xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2…pn}。那么这个集合的熵表示为:举一个的例子:对游戏活跃用...
机器学习-信息增益信息增益比-笔记
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信息量,信息熵,交叉熵,KL散度和互信息信息增益)- 机器学习
原文链接 https://blog.csdn.net/haolexiao/article/details/70142571
互信息(Mutual Information)的介绍
<em>互信息</em>(Mutual Information)的介绍
标准化互信息的python实现(sklearn)
标准化<em>互信息</em>(normalized Mutual Information, NMI)用于度量聚类结果的相似程度,是community detection的重要指标之一,其取值范围在[0 1]之间,值越大表示聚类结果越相近,且对于[1, 1, 1, 2] 和 [2, 2, 2, 1]的结果判断为相同 其论文可参见Effect of size heterogeneity on community id...
sklearn详细讲解
1、sklearn基础介绍1.1、估计器(Estimator)估计器很多时候可以直接理解为分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,接收训练集和类别两个输入参数。 predict():预测测试集类别,接收测试集作为输入。 大多数sklearn的输入和输出的数据格式均为numpy格式或类似格式。# knn.fit(X_train,y_train) # print(knn.predict(X_...
sklearn学习之使用sklearn进行特征选择
在本节中我们将使用sklearn.feature_selection模块中的类在高维度的样本集上进行特征选择、降维来提升估计器的性能。 1. Removing features with low variance方差选择法 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold=0.0) 方差选择法是一种进行特征选择的简单的baseline方法,...
基于sklearn的特征选择方法
在数据挖掘工作中,通常处理的是一个包含大量特征且含义未知的数据集,并基于该数据集挖掘到有用的特征。那么这里面一般是四个步骤:特征工程、特征选择、模型构造、模型融合。特征工程主要是清洗特征、删除无用特征和构造新特征,经过特征工程这个过程我们可能会得到大量的特征;而特征选择的目的就是从这大量的特征中挑选出优秀的特征,因为好的特征更能够提升模型性能,同时也通过降维达到了避免维度灾难的目的。本文主要利用sk
[ML]熵、KL散度、信息增益互信息-学习笔记
熵 Entrophy: sum([p*log(1/p) for each p]) p: 1次实验的, x的发生的次数的期望是 p 1/p : x发生1次, 期望要做的试验次数是 1/p Example 硬币: T: 1/2 H: 1/2 由霍夫曼编码,编码的期望长度最小是 1 bit 用熵来解释, T发生一次, 期望要做的试验次数是 2 log
信息量, 信息熵, 信息增益, 互信息, 交叉熵与相对熵
熵 信息如何量化? 信息怎么度量, 在生活中当发生某些不可思议的事情, 往往我们会用’信息量大’, 这个词语进行描述。 那么信息量大, 这一词语在对信息量化中, 体现了哪些思路? 1. 当小概率事件发生时, 我们才会感觉’信息量大’ 2. 当大概率事件发生时, 我们会感觉’理所应当’, ‘信息量小-正常操作’ 已知上述信息量化度量的特点, 如何设置函数使用数学直观的表现...
[机器学习]决策树中的信息增益信息增益
一、特征选择中的<em>信息增益</em> 什么是<em>信息增益</em>? <em>信息增益</em>是特征选择中的一个重要的指标,它定义为一个特征能为分类系统带来多少信息,信息越多,该特征就越重要。 这样就又有一个问题:如何衡量一个特征为分类系统带来了多少信息呢? 对一个特征而言,系统有它的时候和没有它的时候信息量将会发生变化,前后的信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。 信息量——在信息论中就是熵。 二、计算<em>信息增益</em>:利用熵
Scikit-learn使用总结
在<em>机器学习</em>和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着<em>机器学习</em>和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。另外,我也想把这篇笔记一直更新下去。 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多
机器学习--特征选择(Python代码实现)
转自 每日一Python 微信公众号 特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,,提高模型泛化能力减低过拟合的过程,主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征,选出最优特征子集; 常见的特征选择方法可以分为3类:过滤式(filter)、包裹式(wrapper)、嵌入式(embedding)。 1.过滤式filter: 通过方差选择法、相<em>关系</em>数法、卡方检验法、<em>互信息</em>法来对特征进行评分,设定...
机器学习笔记之信息熵、信息增益和决策树(ID3算法)
<em>机器学习</em>笔记之信息熵、<em>信息增益</em>和决策树(ID3算法)
机器学习特征选择:传统互信息、k-nearest neighbor互信息
研究了下sklearn.feature_selection()中参考的Estimating Mutual Information论文与Mutual Information between Discrete and Continuous Data Sets论文,整理一篇基于k-最近邻的<em>互信息</em>算法。
机器学习】信息、熵和信息增益
<em>关于</em>对信息、熵、<em>信息增益</em>是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要是在决策树里用到的概念,因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择,这几个概念比较抽象,我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说,接下来开始对这几个概念解释,防止自己忘记的同时,望对其他人有个借鉴的作用,如有错误还请指出。 1、信息 这个是熵和<em>信息增益</em>的基础概念,我觉得对于这个概念的理解更应该
机器学习--信息 信息熵 信息增益
信息: 信息这个概念的理解更应该把他认为是一用名称,就比如‘鸡‘(加引号意思是说这个是名称)是用来修饰鸡(没加引号是说存在的动物即鸡),‘狗’是用来修饰狗的,但是假如在鸡还未被命名为'鸡'的时候,鸡被命名为‘狗’,狗未被命名为‘狗’的时候,狗被命名为'鸡',那么现在我们看到狗就会称其为‘鸡’,见到鸡的话会称其为‘鸡’,同理,信息应该是对一个抽象事物的命名,无论用不用‘信息’来命名这种抽象事物...
[机器学习]信息&熵&信息增益
<em>关于</em>对信息、熵、<em>信息增益</em>是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要是在决策树里用到的概念,因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择,这几个概念比较抽象,我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说,接下来开始对这几个概念解释,防止自己忘记的同时,望对其他人有个借鉴的作用,如有错误还请指出。 1、信息 这个是熵和<em>信息增益</em>的基础概念,我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为...
机器学习_互信息的理解
【1】.http://www.fuzihao.org/blog/2015/01/17/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3/【2】原来我对X有些不确定(不确定性为H(X)),告诉我Y后我对X不确定性变为H(X|Y), 这个不确定性的减少量就是X,Y之间的<em>互信息</em>I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。...
201807 相关性度量的几种方法-卡方检验、相关系数、信息增益...
在做数据分析时,为了提炼观点,相关性分析是必不可少,而且尤为重要的一个环节。但是,对于不同类型的数据,相关性分析的方法都各不相同。本文,主要按照不同的数据类型,来对各种相关性分析方法进行梳理总结。 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,相关性不等于因果性。 一、离散与离散变量之间的相关性 1、卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假...
信息熵与信息增益的理解
一 信息熵 1948年香农提出了信息熵(Entropy)的概念。 假如事件A的分类划分是(A1,A2,...,An),每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn),那信息熵定义为公式如下: 吴军在《数学之美系列四--怎样度量信息?》中认为信息熵的大小指的的是了解一件事情所需要付出的信息量是多少,这件事的不确定性越大,要搞清它所需要的信息量也就越大,也就是它的信息
信息增益的理解
点击打开链接 理解(1) 熵:表示随机变量的不确定性。 条件熵:在一个条件下,随机变量的不确定性。 <em>信息增益</em>:熵 - 条件熵 在一个条件下,信息不确定性减少的程度! 通俗地讲,X(明天下雨)是一个随机变量,X的熵可以算出来, Y(明天阴天)也是随机变量,在阴天情况下下雨的信息熵我们如果也知道的话(此处需要知道其联合概率分布或是通过数据估计)即是条件熵。 两者相减就是<em>信息增益</em>!原来
通俗理解决策树算法中的信息增益
在决策树算法的学习过程中,<em>信息增益</em>是特征选择的一个重要指标,它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息,带来的信息越多,说明该特征越重要,相应的<em>信息增益</em>也就越大。 1  概念 我们前面说了,信息熵是代表随机变量的复杂度(不确定度)通俗理解信息熵,条件熵代表在某一个条件下,随机变量的复杂度(不确定度)通俗理解条件熵 而我们的<em>信息增益</em>恰好是
[机器学习]信息熵、信息增益的概念
信息熵信息熵 表示 随机变量 的 不确定性。不确定性越大(即所谓的信息量越大),信息熵越大。信息可不可以量化? 首先从直觉上来讲,是可以的。不然我们怎么觉得有的人废话特别多,却没什么信息量;而有的人一语中的,一句话就传达了很大的信息量。 为什么有的信息大,有的信息小? 有些事情本来不是很确定:例如 明天股票是涨是跌; 1)“明天NBA决赛开始了“,和“股票跌涨“没<em>关系</em>,所以“明天N
机器学习-决策树 -计算信息增益
&quot;&quot;&quot; 文件说明:决策树 &quot;&quot;&quot; from math import log &quot;&quot;&quot; 函数说明:创建测试数据集 Parameters: null Returns: dataSet - 数据集 labels - 分类属性 Author: ZhengYuXiao Modify: 2019-03-04 &quot;&quot;&quot; def createDataSet():
机器学习特征选择之卡方检验与互信息
by wangben  @ beijing 特征选择的主要目的有两点: 1.      减少特征数量提高训练速度,这点对于一些复杂模型来说尤其重要 2.      减少noisefeature以提高模型在测试集上的准确性。一些噪音特征会导致模型出现错误的泛化(generalization),从而在测试集中表现较差。另外从模型复杂度的角度来看,特征越多模型的复杂度越高,也就越容易发生o
线性高斯模型中互信息与MMSE关系
对于标量线性高斯模型y=γX+N∼N(0,1)y=\sqrt{\gamma}X+N\sim \mathcal{N}(0,1)y=γ​X+N∼N(0,1),其中γ&amp;gt;0\gamma&amp;gt;0γ&gt;0表示信噪比,有 dI(X;Y)dγ=12MMSE \frac{\text{d} I(X;Y)}{\text{d}\gamma}=\frac{1}{2}\text{MMSE} dγd...
机器学习_决策树_香农熵和信息增益
转载请注明出处(作者:Allen ,时间:2014/11/3)一、如何衡量样本的混乱度?先来谈谈什么叫样本的乱混度?假设有一桶鱼,一共就包含了两种鱼,一种是鲫鱼,另一种是鲤鱼,如果说这桶鱼里大部分都是鲫鱼,只有了了几条鲤鱼,那么说,这桶鱼的纯度(purity)是比较高的,反过来说就是混乱度比较低,对应的熵就小(熵就是来描述混乱程度的嘛)。如果说这桶鱼鲫鱼和鲤鱼基本上都差不多数量,那意味着此时纯度就...
KL散度(相对熵,信息增益)学习笔记
1.定义根据查阅相关资料,知相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),<em>信息增益</em>(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 对一个离散随机变量的两个概率分布P和Q来说,他们的KL散度定义为: 对于连续的随机
sklearn学习——特征工程(特征选择)
##什么是特征工程?## 定义:特征工程是将原始数据转化为特征,更好表示预测模型处理的实际问题,提升对于未知数据的准确性。它是用目标问题所在的特定领域知识或者自动化的方法来生成、提取、删减或者组合变化得到特征。
【NLP实践-Task3 特征选择】TF-IDF&互信息
目录 TF-IDF原理 TF-IDF代码 方法1:使用TfidfTransformer 方法2:使用TfidfVectorizer(推荐) <em>互信息</em>的原理 点<em>互信息</em>PMI <em>互信息</em>MI 对特征矩阵使用<em>互信息</em>进行特征筛选 sklearn.metrics.mutual_info_score sklearn.feature_selection.mutual_info_classif 参...
机器学习-决策树(求最优信息增益
emmmmmm....有点烧脑子 决策树,通俗的理解就是根据每个问题进行判断,然后最终往下找到答案的过程,类似于一棵树,可以用下图(相亲对象的选择)来理解: 获得一棵决策树,首先要求的最优<em>信息增益</em>,<em>信息增益</em>就是求前边每一列对最最后一列这个可能标签的约束程度,熵代表了最后一列标签取值的随机性(貌似这样吧,我是小渣渣自己这样理解的,头都大了),下图可以看出每种<em>信息增益</em>的情况,可以理解为用...
机器学习信息增益(熵和条件熵)
本文转载于:https://blog.csdn.net/chunyun0716/article/details/51289940 要了解<em>信息增益</em>,我们要先知道熵与条件熵的定义。 2.1 熵 熵是无序度的度量,在信息论和统计中,熵表示随机变量不确定性的度量。假设XX是一个取有限值的离散型随机变量,它的概率分布如下: P(X=xi)=pi,i=1,2,…,nP(X=xi)=pi,i=1,2,...
信息增益
<em>信息增益</em> 先来定义"信息熵" (information entropy) , 它是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D 中的第k 类样本所占的比例为(k = 1,2,3 ... ) , 则 D 的信息熵为 ...
标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现
Excellence is a continuous process and not an accident. 卓越是一个持续的过程而不是一个偶然事件。 标准化<em>互信息</em>NMI计算步骤及其Python实现 标准化<em>互信息</em>NMI具体定义可以参考另一篇博客: https://smj2284672469.github.io/2017/10/27/community-detection-mea
python之sklearn学习笔记
前言:本文是学习笔记。sklearn介绍scikit-learn是数据挖掘与分析的简单而有效的工具。 依赖于NumPy, SciPy和matplotlib。它主要包含以下几部分内容: 从功能来分: classification Regression Clustering Dimensionality reduction Model selection Preprocessing 从API模块来分
特征选择之互信息 Mutual Information
%%%   dataset中的最后一列为分类类别,k为要选择的特征个数 function result=MutualInformation(dataset,k) % character_order character_order=[]; % the count of classes classes=unique(dataset(:,size(dataset,2))); characte
Python 信息熵 条件信息熵 互信息信息增益)的理解以及计算代码
好久没更新博客了,最近在学习python的贝叶斯网络构造,卡在k2算法给无向图打分这一步很久了,然后微微头疼,决定把之前构造无向图里的自己写的小功能函数放出来,记录一下自己的成长过程,我比较菜,写出来如果有错误希望有缘人看到能够给出指正,如果没有错误,希望给路过的有缘人一些帮助! 文章知识大部分摘自 通俗理解条件熵 (代码为原创,转载请标明!) 1 信息熵以及引出条件熵 1.1 信息熵 信息熵...
互信息
<em>互信息</em>在做医学图像分割时需要用到<em>互信息</em>来计算两幅图像的相似度。
结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
特征选择(排序)对于数据科学家、<em>机器学习</em>从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征...
关于信息增益、信息熵、条件熵
信息熵: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26486223 其中代表随机事件X为的概率,下面来逐步介绍信息熵的公式来源! 信息量与事件x发生的概率成负相关,,因为,一个具体事件的信息量应该是随着其发生概率而递减的,且不能为负。   概率越小,信息量越大 信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息,而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——
信息论:熵与互信息
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51695283 这篇文章主要讲:熵, 联合熵(joint entropy),条件熵(conditional entropy),相对熵(relative entropy,KL 距离),<em>互信息</em>(mutual information),交叉熵(cross entropy),困惑度(perplexity)。 ...
互信息和左右熵的新词发现(笔记)
新词推荐学习算法 其实很多人都已经知道这个算法了,是由Matrix67牛人提出来的,实现的方式也有很多人解决了。我只是写个最简单的介绍
信息增益比 vs 信息增益
表一 满足什么情况才去玩高尔夫  Day Temperatrue Outlook Humidity Windy PlayGolf? 07-05 hot sunny high false no 07-06 hot sunny high true no 07-07 hot overcas...
信息熵、信息增益信息增益
信息熵 “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk(k=1,2,…,|y|),则D的信息熵定义为: Ent(D)的值越小,则D的纯度越高。 如果上面的解释不容易理解,那么下面再通俗地解释一下: 首先来看一下信息熵这个公式在数轴上的表示: 可以看到,在概率为0.5的时候,信息熵是最大的(为1)。 我们可以把信息熵理解为“不确定性”,当概率为0.5...
信息增益信息增益比的区别
d### 前言 在统计学习方法这本书中看到了一个公式: 看到这个公式后的感觉就是这个很明显就没啥用的呀,对于每一个特征来说,因为分母都一样呀,主要还是看<em>信息增益</em>,后面去上网查了一下,好像公式有一点不一样,但是重点不是公式是什么,而是为什么要用<em>信息增益</em>比?难道<em>信息增益</em>不好吗? 什么是<em>信息增益</em>比 我们都知道ID3中是选择<em>信息增益</em>作为选特征作为节点的依据,但在C4.5中选择的是<em>信息增益</em>比,那这里肯定是...
文本分类的特征选择方法之信息增益
做特征选择,目的就是选出对分类最有帮助的特征项。但是交给计算机去处理的话,需要量化。因此如何选出这最有帮助的,就出现了种种方法。 一般来说,选择特征在3000的时候,总体效益是很不错的,再往上涨,占用空间增大,但是结果增长并不明显。 <em>信息增益</em>:它依据某特征项ti为整个分类所能提供的信息量多少来衡量该特征项的重要程度,从而决定对该特征项的取舍。 某个特征项ti的<em>信息增益</em>是指有该特征或没有该特征
特征选择
-1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。 1)它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多,而其它类出现少,即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词,在各个类间分布比较均匀,这样
特征选择之信息增益
在设计分类系统的时候,一个很重要的环节便是特征选择,面对成千上万上百万的特征,如何选取有利于分类的特征呢?<em>信息增益</em>(Information Gain)法则是其中一种比较高效的做法。本文首先介绍理解<em>信息增益</em>(Information Gain)的基本概念,之后介绍如何将其运用在特征选择中,最后以stanford-nlp中利用<em>信息增益</em>法实现特征选择的例子结束本文。 熵(Entropy) 介绍信息
互信息和条件互信息
公式 原始<em>互信息</em>计算R代码: 数据类型如下: 1 data&lt;-read.csv("E:\\qq\\alarm_data\\Alarm1_s500_v1.csv",header = F) 2 #----------------------------------------------------------------------------- 3 #函数作用:返...
《统计学习方法》第 5 章“决策树”学习笔记
信息熵 H(x)H(x)H(x) 的范围 信息熵的定义如下: H(X)=−∑x∈Xp(x)log⁡p(x)H(X) = -\sum_{x \in X} p(x)\log p(x) H(X)=−x∈X∑​p(x)logp(x) 很显然,当随机变量 XXX 的分布是确定的时候,信息熵 H(X)H(X)H(X) 最小,此时 H(X)=−1⋅log⁡21+0⋅log⁡20⋯+0⋅log⁡20=0H(X)...
信息增益比和信息增益
<em>信息增益</em> 熵:H(X)=−∑i=1kpilog⁡piH(X) = -\sum_{i=1}^k p_i\log p_iH(X)=−∑i=1k​pi​logpi​ 条件熵:H(X∣Y)=−∑j=1np(yj)H(X∣yj)=−∑j=1np(yj)∑i=1kp(xi∣yj)log⁡p(xi∣yj)H(X|Y) =-\sum_{j=1}^n p(y_j)H(X|y_j) =-\sum_{j=1}^n p...
关于信息增益和熵
1、<em>信息增益</em> 在学习决策树时接触到到了<em>信息增益</em>(Information Gain),由此了解到熵。不解顺序查之。 在划分数据集之前之后信息发生的变化成为<em>信息增益</em>。因此,在决策树的根节点,选用的判定划分的属性,在划分数据前后信息的变化越大,那该属性对数据集的划分作用越大,分类的效果越好,也就是<em>信息增益</em>越大。所以获得<em>信息增益</em>最高的特征就是选择的最好特征。 举个例子: 我们要建立的决策树的形式类似
互信息和点互信息
<em>互信息</em>和点<em>互信息</em> 创建日期 星期四 07 三月 2019 点<em>互信息</em>PMI(Pointwise Mutual Information) 点<em>互信息</em>就是很亮两个失误的相关性, 在概率论中,我们知道,如果x跟y不相关,则p(x,y)=p(x)p(y)。二者相关性越大,则p(x, y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更 好理解,在y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本身出现...
信息熵、交叉熵与相对熵(KL散度)的关系,还介绍了联合信息熵和条件熵、互信息信息增益)的概念
@(<em>关于</em><em>机器学习</em>的其他)[KL散度][信息熵][交叉熵] 1、信息量 2、信息熵 3、交叉熵cross-entropy 3.1 交叉熵 cross-entropy在<em>机器学习</em>领域的作用 4、相对熵(KL散度) 4.1 相对熵(KL散度)与cross-entropy的<em>关系</em> 4.2 相对熵(KL散度)非负性证明 5、联合信息熵和条件信息熵 6、<em>互信息</em>(<em>信息增益</em>) 6.1 非负性证明 ...
三网融合下的机遇与挑战_V2-96下载
进程 1.国内外案例分析 2.三网融合政策 3.网络的发展趋势 4.广电的方案 5.联通的建设思路与技术的选择 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/makegold/3137584?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/makegold/3137584?utm_source=bbsseo[/url]
SOA实践者说:分布式环境下的系统集成实例源码ch2下载
SOA实践者说:分布式环境下的系统集成实例源码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuan1126a/3784248?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuan1126a/3784248?utm_source=bbsseo[/url]
Unix常用命令下载
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