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搜索关键字:信息论    ( 177个结果
《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》
一:基本信息1标题:《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》2时间:20153来源:中国地质大学硕士学位论文4关键词:随机抽取,题库,智能组卷。 二:内容: 研究意义:为了真正实现教学与考试分离,推进无纸化教学改革的浪潮,使命题组卷更加科学合理、公正公平,应用先进的计算机技术完 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-15 13:49:50    阅读次数:138
机器学习高阶训练营知识点一览
第一阶段 机器学习基础与凸优化 【核心知识点】 - KNN,Weighted KNN、近似KNN - KD树,近似KD树、哈希算法、LSH - 岭回归、LASSO、ElasticNet - 正则:L1, L2, L-inifity Norm - LR、GD、SGD、小批量SGD - 凸集,凸函数、判 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-12 16:14:59    阅读次数:168
什么是思维
什么是思维 “思维”一词在英语中为thinking,在汉语中,“思维”与“思考”、“思索”是同义词或近义词。《词源》中说:“思维就是思索、思考的意思。” 思维科学认为,思维是人接受信息、存贮信息、加工信息以及输出信息的活动过程,而且是概括地反映客观现实的过程,这就是思维本质的信息论观点。 从生理学上 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-05 20:51:40    阅读次数:260
Part I/ Chapter 3 信息论
信息论:对一个信号包含信息的多少进行量化。其基本想法是:一个不太可能的事件居然发生了,要比一个非常可能的事件发生,能提供更多的信息。 一、根据信息论的基本想法来量化信息,会有: 1、非常可能发生的事件信息量要比较少,并且极端情况下,确保能够发生的事件应该没有信息量。 2、较不可能发生的事件具有更高的 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-02 16:41:20    阅读次数:88
信息论_熵
信息论主要是对信号所含信息的多少进行量化,其基本思想是一个不太可能发生的事情要比一个可能发生的事情提供更多的信息。 度量信息的集中常用指标有信息熵、条件熵、互信息、交叉熵。 信息熵 信息熵(entropy)简称熵,是对随机变量不确定性的度量。定义为: H(x)=∑pi*log2(pi) 用以下代码来 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-16 21:48:38    阅读次数:106
目标检测论文解读2——Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮,但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h,再丢进网络里,图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层,让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题,为什么ConvNe ...
分类:Web程序   时间:2019-08-18 13:56:31    阅读次数:107
网页链接在微信内总是提示停止访问怎么办?微信域名防封的重要性
网页链接在微信内分享推广被拦截是常有的事情,最近在各大论坛博客有很多朋友给我留言问我有没有解决方案,这其实不用问的,肯定是有解决方案的。 举个最简单的例子,我们公司最近在微信内推的一批网页广告链接,一个多月了没有一条链接被拦截的,反观同行的网页经常会被投诉拦截,导致推广效果很差,这其实就能很好的证明 ...
分类:微信   时间:2019-08-10 19:16:51    阅读次数:133
物理学界四大神兽
一、芝诺龟 阿基里斯(又名阿喀琉斯)是古希腊神话中善跑的英雄。在他和乌龟的竞赛中,他速度为乌龟十倍,乌龟在前面100米跑,他在后面追,但他不可能追上乌龟。因为在竞赛中,追者首先必须到达被追者的出发点,当阿喀琉斯追到100米时,乌龟已经又向前爬了10米,于是,一个新的起点产生了;阿喀琉斯必须继续追,而 ...
分类:其他好文   时间:2019-06-13 20:39:38    阅读次数:186
013-数据结构-树形结构-决策树
一、决策树 1.1、概述 if, else if, else,其实就就是决策树的思想。 只是这么多条件,哪个条件特征先做if,哪个条件特征后做if比较优呢?怎么准确定量选择这个标准就是决策树算法的要做的事情。 准备,补充两个对数去处公式: 1.2、信息论中的熵 熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物 ...
分类:其他好文   时间:2019-05-23 16:02:47    阅读次数:116
信息论-信息熵-噪声作用输入矩阵产生的熵=平均信息量
问题: 我们在讨论的时候,利用最前面的性质 ,是部分信息, 是信源熵,可是没有关心 是怎么来的?? 是因为有噪声系统信道传递矩阵的除开对角线以外的元素才不等于0要是没有噪声,就压根没有引进H(X|Y)的必要。 (信道传递矩阵定义参考p75面) 有一点值得特别提出,(书上p71面)对于无干扰信道的定义 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-12 00:53:26    阅读次数:187
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