题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053 题目大意：给一个字符串（只包含A-Z和下划线_表示空格），问8bit的ASCII编码和最优编码所需位数，并求比值。 关键思想：先统计权值，前者就是8*长度，后者就是让我们求Huffman编码的带权 ...
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2017-08-26 14:23:25
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熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量(不确定度)。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定。 http://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098 相对熵(relative entropy)又称为KL散度（Kullbac ...
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2017-08-22 18:00:06
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题目链接：ZOJ 3827 Information Entropy 依据题目的公式算吧，那个极限是0 AC代码： #include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h> const double e=exp(1.0); double find ...
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2017-08-04 13:49:01
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介绍 经典线性模型自变量的线性预測就是因变量的预计值。 广义线性模型：自变量的线性预測的函数是因变量的预计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。 1.线性回归原理 当 ...
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2017-08-03 09:55:22
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Information Entropy Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB Special Judge Information Theory is one of the most popular courses in Marjar Univers ...
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2017-07-26 22:15:36
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生活中我们常常听到人们说“不要把鸡蛋放到一个篮子里”，这样能够减少风险。深究一下。这是为什么呢？事实上，这里边包括了所谓的最大熵原理（The Maximum Entropy Principle）。本文为一则读书笔记，将对最大熵原理以及由此导出的最大熵模型进行介绍，重点给出当中所涉及数学公式的理解和具 ...
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2017-07-16 19:17:25
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Information Entropy Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB Special Judge Information Theory is one of the most popular courses in Marjar Univers ...
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2017-07-13 20:25:12
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点： 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值 ...
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2017-07-01 18:16:14
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交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。 相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler divergence），用于衡量 ...
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2017-06-27 17:01:26
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That transfer of information, from what we don’t know about the system to what we know, represents a change in entropy. Insight decreases the entropy ...
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2017-06-21 13:56:54
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