本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量(熵) 2. KL散度 3. 交叉熵 4. JS散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要: 熵(entropy).KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross-entropy)以及JS散度,在深度学习以及机器学习很多地方都用的到,尤其是对于目标函数和损失函数的定义.在逻辑回归问题中,目标函数就是用交叉熵定义的. 1. 信息量(熵) 信息论是应用数学的一个分支,主要研究

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为: 注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预测值,交叉熵越小,两个概率的分布约接近. 那么,在神经网络中怎样把前向传播得到的结果也变成概率分布呢?Softmax回归就

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型

https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们

  1.算法功能简介 反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值.权重是一种反距离函数.进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面.此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小.例如,为分析零售网点而对购电消费者的表面进行插值处理时,在较远位置购电影响较小,这是因为人们更倾向于在家附近购物. 根据给定的控制点对和控制点的位移矢量(方向和距离),实现图像每一个像素点的位移.反距离加权插值的方法是通过得到每一个像素点和选定控制点对的逼近关系,以及相对应的权

tomcat启动过程中报错 -Jul- ::] org.apache.catalina.startup.HostConfig.deployDirectory Deploying web application directory /application/apache-tomcat-/webapps/manager -Jul- ::] org.apache.catalina.startup.HostConfig.deployDirectory Deployment of web applicat

目录 熵和信息增益 一.熵(Entropy) 二.条件熵(Conditional Entropy) 三.联合熵(Joint Entropy) 四.相对熵(Relative Entropy) 4.1 相对熵的性质 五.交叉熵(Cross Entropy) 六.相对熵.交叉熵和熵的关系 七.信息增益(Information Gain) 八.信息增益比(Information Gain Ratio) 九.一张图带你看懂熵和信息增益 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构

熵:可以表示一个事件A的自信息量,也就是A包含多少信息. KL散度:可以用来表示从事件A的角度来看,事件B有多大不同. 交叉熵:可以用来表示从事件A的角度来看,如何描述事件B. 一种信息论的解释是: 熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数. KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果我们用B的编码来表示A. 交叉熵指的是当你用B作为密码本来表示A时所需要的“平均的编码长度”. 一.熵 1.定义 衡量一个事件所包含的信息量 $$S(A)=-\sum_i P_A(x_i)logP_A

计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\样本熵\样本熵.xlsx',b,'Sheet1','J');%数据写入A列 调用的SampEn函数 function SampEnVal = SampEn(da

一.信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为: \[H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x_{i})logp(x_{i}) \] 规定当 \(p(x_{i})=0\) 时,\(H(X)=0\). 通过公式可以看出,若随机变量 \(X\) 的取值等概率分布,即 \(p(x_{i} = p(x_{

度量两个分布之间的差异 (一)K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵,可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异,它是非对称性的度量.在概率学和统计学上,我们经常会使用一种更简单的.近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布.K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量.一般情况下,P 表示数据的真实分布,Q 表示数据的理论分布,估计的模型分布或者 P 的近似分布. (二)K-L 散度公式 ​ Note:KL 散度仅当概率 \(P\) 和 \(Q\) 各自总和

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

https://blog.csdn.net/kunlong0909/article/details/16805889 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative G

PS: 1.现在明白为什么其他的同学一直都在做数字图像处理,matlab这种东西了,因为机器学习,其他底层主要是做预先处理,然后调用某一个算法 2.感觉knn算法就是根据先验数据计算下一个跟自己一样不一样 1. kNN分类算法原理 1.1 概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度 1.2 算法图示 v 从训练集中找到