特征衍生1. 单变量特征衍生1.1 数据重编码1.2 高阶多项式2. 双变量特征衍生2.1 四则运算2.2 多项式衍生2.2.1 导包 & 数据2.2.2 二阶衍生2.2.3 三阶衍生3. 交叉组合特征衍生3.1 导包 & 数据3.2 生成衍生列和名称4. 分组统计特征衍生4.1 分组统计原理4.2 过程4.2.1 数据准备4.2.2 单统计变量衍生4.2.3 多统计变量衍生(新
一，介绍常见的特征选择方法有三类：过滤式、包裹式、嵌入式。（1）过滤式过滤式中最著名的方法为Relief。其思想是：现在同类中找到样本最相近的两点，称为“猜中近邻”；再从异类样本中寻找最近的两点，称为“猜错近邻”，然后用于计算某个属性的相关统计量：
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。本文要点在于演示Pyth..
原创
2023-06-10 04:41:50
285阅读
# 信息熵计算与Python实现
信息熵是信息论中的一个重要概念，是用来量化信息的不确定性或复杂性的一种度量。它由克劳德·香农在1948年提出，广泛应用于数据压缩、信号处理和机器学习等领域。本文将介绍信息熵的基本概念，并提供一个Python示例来实现其计算。
## 信息熵的基本概念
信息熵（Entropy）可以描述为：如果某个事件A发生的概率为p(A)，则事件A所带来的信息量为-I(A)=
# Python计算信息熵
## 简介
信息熵是信息论中的一个概念，用于衡量一组数据的不确定性或混乱程度。在机器学习和数据分析领域，计算信息熵是一个常见的任务，用于评估数据集的纯度和选择最佳的特征进行分类。本文将介绍如何使用Python计算信息熵，并给出详细的步骤和代码示例。
## 步骤
下面是计算信息熵的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 统计数据
原创
2023-09-06 07:02:43
854阅读
1.函数作用域介绍 函数作用域Python中函数作用域分为4种情况：L：local，局部作用域，即函数中定义的变量：E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的。G：global，全局变量，即模块级别定义的变量，在模块开始、函数外定义的变量。B：built-in，系统固定模块里的变量，比如int，bytearray等
字典树原来讲明白了剩下的就是具体实现了，最适合存储和计算词频的数据结构就是字典树，这里给一个讲解的很清楚的链接具体代码代码已开源，需要的点击这个Github
转载
2023-07-13 22:34:23
135阅读
python基础python是一种高级编程语言，而编程语言分为3种编程语言 编程语言是一种人与计算机沟通的工具。 编程就是就将人的需求通过攥写编程语言命令计算机完成指令。 编程的意义在于将人类的生产力从简单的重复劳动中解放出来。编程语言的发展史：1.机器语言：以二进制为基础的，能够直接与计算机交流的语言，特点是能够直接操作硬件。 优点：计算机能够直接读懂，执行速度最快。
文章目录 图片加密的评价指标—直方图统计与熵值 本篇文章对加密（置乱）后的图像进行评估，采用matlab来计算加密前后的图像直方图统计，以及图像的熵值。灰度直方图统计能反映一幅图的像素分布，或者说是亮度变化，针对加密图像来说，通过直方图统计可得到像素之间的 相关性 关系。图像熵值能反映图像的平均信息量，同时熵值越大，说明图像越混乱。根据以上，我们对FPGA实现加密后的图像进行质量评估。 1
一、基本概念
信息增益: 划分数据前后信息发生的变化。 划分数据的最大原则是：将无序数据变得更加有序 划分数据获得最高信息增益的特征是最好的特征。信息：若待分事务可被划分在多个类中，则x(i)的信息为： 其中： 是为该分类的概率。 -熵：信息的期望值：二、创建决策树1. 计算香农熵def cal_shannon_entropy(data_set):
'''
计算香农熵
:p
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，该指标对综合评价的影响越大。
在软考（计算机软件专业技术资格和水平考试）中，信息熵作为一个重要的概念，经常出现在考试内容中。信息熵是信息论中的一个基本概念，用于量化信息的不确定性和随机性。在软考中，掌握信息熵的计算方法对于理解和解决相关问题至关重要。
首先，我们需要明确信息熵的定义。信息熵是由香农在1948年提出的，用于描述信息源的不确定度。在信息论中，信息熵越大，表示信息源的不确定度越高，所需的信息量也就越大。反之，信息熵
如何计算熵 一、总结 一句话总结： 【就是信息乘概率然后求和】：$$H = - \sum _ { i = 1 } ^ { n } p ( x _ { i } ) \log _ { 2 } p ( x _ { i } )$$ 【所有的信息期望值】：为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值包含的【信息
转载
2020-12-07 04:55:00
931阅读
排列熵在原理上与前三种方法差异较大，所以理论部分要一定程度上抛弃惯性思维，接受新的算法理念。下面开始这个熵系列的最后一篇吧（也许）。一、排列熵排列熵（Permutation Entropy, PE）是由Bandt和Pompe[1]提出的一种检测时间序列随机性和动力学突变行为的方法，具有计算简单、快速，抗噪能力强，适合在 线监测等优点，已经被广泛应用于肌电信号和心率信号分析，气温复杂度以及机 械故障
熵（统计物理与信息论术语） 熵的概念 [1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。但那时熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。它在控制论、概率论、数论、天体物理
# 如何用Python实现计算互信息熵
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python来计算互信息熵。互信息熵是一种衡量两个随机变量之间关联性的指标，通过计算两个随机变量的联合概率分布和各自的边缘概率分布来得到。在这篇文章中，我将向你展示实现互信息熵的步骤，并给出相应的Python代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要
最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码吧，这些代码也很简单，我们知道信息熵越大表示所含信息量越多。 下面是计算信息熵的方法，以及测试代码：import math def cacShannonEnt(dataset): numEntries = len(dataset) labelCounts = {} for featVec in datase...
转载
2013-07-01 21:25:00
154阅读
最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码吧，这些代码也很简单，我们知道信息熵越大表示所含信息量越多。 下面是计算信息熵的方法，以及测试代码：import math def cacShannonEnt(dataset): numEntries = len(dataset) labelCounts = {} for featVec in datase...
转载
2013-07-01 21:25:00
175阅读
2评论
作者：桂。时间：2017-05-12 12:45:57前言主要是最大熵模型（Maximum entropy model）的学习记录。一、基本性质 在啥也不知道的时候，没有什么假设以及先验作为支撑，我们认为事件等可能发生，不确定性最大。反过来，所有可能性当中，不确定性最大的模型最好。熵是衡量不确定性（也就是信息量）的度量方式，这就引出了最大熵模型： 实际情况里，概率的取值可能
转载
2017-05-12 13:18:00
48阅读
目录一、对象命名原则二、基本数学运算2.1 四则运算2.2 余数和整除2.3 次方或平方根2.4 绝对值2.5 exp()与对数2.6 科学符号e2.7 圆周率与三角函数2.8 四舍五入函数2.9 近似函数2.10 阶乘三、R语言控制运算的优先级四、无限大五、非数字（NaN）六、缺失值（NA）一、对象命名原则R语言的基本命名规则包括以下几点：（1）下列名称是R语言的保留字，不可当作对象名称。bre
