机器学习中，绕不开的一个概念就是熵 (Entropy)，信息熵。信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标，从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。 ...
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2021-06-06 19:49:11
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（1）相较于线性回归，使用激活函数sigmoid函数，将结果以0-1之间呈现 （2）损失函数计算：cross-entropy交叉熵 1 import torch 2 3 #data 4 x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) 5 y_data = t ...
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2021-04-19 16:02:51
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本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。 信息熵和条件熵 信息熵 熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\) 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \(P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., ...
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2021-02-19 13:40:50
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1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得 ...
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2021-01-06 12:02:48
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Entropy, relative entropy and mutual information. Entropy \[ H(X) = -\sum_{x} p(x) \log p(x), \] 熵非负, 且当且仅当$X$确定性的时候为有最小值0, 即$P(X=x_0)=1$. Proof: 由$\l ...
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2020-10-22 23:14:38
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信息增益是树模型,比如ID3算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 ###熵 信息增益与熵(entropy)有关，在概率论中，熵是随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大；假设$X$是取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： \(P(X=x_i)=p_i, ...
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2020-08-27 17:03:55
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计算机视觉岗常见面试题 问题1：Softmax+Cross Entropy反向求导 问题2：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333) 作用： 使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布。从而使模型训练更稳定。 参数?β?和?γ的 ...
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2020-07-29 22:01:18
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探索开始1. 基于时间 + 随机码生成 idphp 提供了一个生成唯一值生成函数 uniqid ($prefix,$more_entropy), 这是一个基于毫秒级时间生成 id 的函数，不带参数执行输出 13 位字符随机码，$prefix 返回随机码的前缀，$more_entropy 设为 tru ...
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2020-06-19 11:49:01
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5.1 Cross-Entropy Cost 上节实现了一个简单的神经网络所需要的所有function，包括梯度下降算法，BP算法等，利用python实现最简单的神经网络。从本节课开始介绍另外一种cost function。 我们理想情况是让神经网络学习更快。 假设简单模型：只有一个输入、一个神经元 ...
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2020-06-13 23:19:15
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If I have bunch of events and a bunch of probabilities, how likely is it those events happen based on the probabilities? If it is very likely then we ...
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2020-06-13 17:35:40
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