我们现在处于一个数据驱动的时代，但并不是所有的数据都是有意义的。只有有效的数据才能带给我们"信息"，无效的数据并不能带给我们"信息"。如果我们在做一件事情之前，可以通过各种数据得到这件事情所有相关信息，那么我们就可以最初最完美的决策，使利益最大化。基于熵的特征选择方法就是选择一个能提供给类别尽可能多"信息"的特征子集，从而得到关于类别更多的"信息"，进而为分类提供帮助。如何衡量数据所携带信息的多少
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2023-09-15 21:22:45
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# Python通过互信息法选择特征
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python通过互信息法选择特征。在开始之前，我将先向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。
## 流程概述
下面是使用互信息法选择特征的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集并进行预处理 |
| 3 | 计算特征与
原创
2023-09-04 15:04:21
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一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征，仍然还保留其他原始特征，从而获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的互信息（mutual information）即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列，可参考我的其他文章。特征选择之卡方检验特征选择之Fisher Score2
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2023-08-27 16:15:57
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仅做记录，侵删。我们在这里首先会对数据的多余特征和无关特征做可视化，以便我们更好的理解特征选择的动机，接着分别用过滤法，包裹法，和嵌入法这些特征选择的方法做出代码展示，同时观察测试集上泛化误差来体现出特征选择的优越性，最后我们试一试将其结合起来会不会取得更好的效果。 我们上一篇的所用的糖尿病数据有一个遗留问题，那就是性别到底与糖尿病的恶化程度有没有关系？换而言之，它到底是不是一个无关特征
和分解的边缘分布的乘积的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。1 互信息定义1.1 原始定义和，其联合概率分布函数为，而边缘概率分布函数分别为和，其互信息可以定义为： 在连续随机变量的情形
简单介绍： 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个。而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个。基于此。本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法。预备知识熵 熵（entropy）是信息论中的重要概念，用来描写叙述系统
互信息的原理、计算和应用Mutual Information 互信息Background熵 Entropy交叉熵 Cross Entropy条件熵 Conditional EntropyKL-散度 KL-divergence定义计算方法Variational approach^[3]^Mutual Information Neural Estimation, MINE^[5]^DEEP INFO
文章目录SIFT角点检测1 知识点2 实验部分检测兴趣点匹配描述子3 遇到的问题及解决方法 SIFT角点检测1 知识点SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT算法的特点：SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，可用于三维视角和噪声的可靠匹配；独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特
特征匹配算法简介OpenCV库函数里面集成了相关特征匹配算法，目前有：Brute-Force Matcher(BF)算法、FLANN算法使用频率较高。暴力匹配算法比较简单：就是通过描述子descriptors1中任意特征去匹配descriptors2中的所有特征，得到距离的结果值，然后通过Ratio-test抑制来降低错误匹配点。FLANN算法是最近邻算法的快速近似，以此来提升匹配的计算效率，下面
目录《学生信息管理系统》程序使用说明主要代码演示可执行程序及源码下载路径 《学生信息管理系统》程序使用说明在IDLE中运行《学生信息管理系统》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中可以选择要使用功能对应的菜单进行不同的操作。在选择功能菜单时，有两种方法，一种是输入1，另一种是按下键盘上的↑或↓方向键进行选择。这两种方法的结果是一样的，所以使用哪种方法都可以。图1 系统主界面具体的操作步骤如下
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2023-09-15 22:01:18
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特征点的检测与匹配（ORB,SIFT,SURFT比较）本文旨在总结opencv-python上特征点的检测和匹配。 1、特征点的检测（包括：ORB,SIFT,SURFT） 2、特侦点匹配方法 (包括：暴力法，FLANN，以及随机抽样一致性优化RANSAC算法) 注：由于SURF专利问题，所以opencv官方包目前不支持SURF但支持ORB和SIFT，安装opencv-contrib-python包
# Python 实现互信息法
## 1. 简介
互信息法（Mutual Information）是一种常用的特征选择方法，可用于评估两个变量之间的相关性。在机器学习和数据挖掘领域，互信息法被广泛应用于特征选择、文本分类、聚类等任务中。本文将以 Python 为例，教你如何实现互信息法。
## 2. 实现步骤
下表展示了互信息法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-21 05:47:10
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1.互信息的定义 正式地，两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为： 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 在连续随机变量的情形下，求和被替换成了二重定积分： 其中 
最近看一些文档，看见了互信息的使用，第一次接触互信息，感觉和专业有些相关，就把它记录下来，下面是一片不错的文章。 互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。平均互信息量定义:互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY)中的统计平均值。 平均互信息I(X;Y)克服了互信息量I(xi;yj)的随机性,成为
参考【信息论基础】第2章离散信息的度量—自信息和互信息_哔哩哔哩_bilibili目录一、自信息◼ 自信息例题◼ 联合自信息 例题◼ 条件自信息例题 例题2◼ 自信息，联合自信息和条件自信息之间的关系二、互信息◼ 互信息互信息的性质例题◼ 条件互信息例题一、自信息◼ 自信息自信息主要描述：随机事件中，某一个事件自身的属性。比如：从1到10中随机抽取一个数字，可能的结果有10个，
声学模型的训练一般是基于极大似然准则(ML)，然而ML只考虑正确路径的优化训练，没有考虑降低其他路径的分数，因此识别效果不佳。区分性训练目标是提高正确路径得分的同时降低其他路径的得分，加大这些路径间的差异，因此识别效果更好。1 互信息 区分性训练的其中一个常用准则叫MMI准则，即最大化互信息准则。那么什么是互信息呢？我们先来看看互信息的根源。源头：信息量：一个事件发生的概率越
标准化互信息NMI (Normalized Mutual Information)常用在聚类评估中。标准化互信息NMI计算步骤Python 实现代码：''' 利用Python实现NMI计算'''
import math
import numpy as np
from sklearn import metrics
def NMI(A,B):
# 样本点数
total = len(A
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2023-07-06 10:25:58
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扣丁学堂Python开发socket实现简单通信功能实例2018-08-21 14:12:38747浏览今天扣丁学堂Python培训老师给大家结合实例介绍一下关于socket实现的简单通信功能，首先套接字(socket)是计算机网络数据结构，在任何类型的通信开始之前，网络应用程序必须创建套接字，可以将其比作电话的插孔，没有它将无法进行通信，下面我们一起来看下一下是如何实现的。常用的地址家族AF_U
# 使用 Python 计算互信息：新手指南
互信息（Mutual Information）是信息论中的一个重要概念，用于量化两个随机变量之间的依赖关系。在数据科学和机器学习中，互信息可以用来评估变量之间的相关性，是特征选择的一个有效工具。本篇文章将带你一步一步实现互信息的计算。
## 流程概述
在开始之前，我们可以把实现互信息的步骤拆分为以下几个简单的部分：
| 步骤 | 描述
1 代码实现最近需要实现对时间序列的相空间重构，参考ChatGPT与相关论文，实现了基于互信息法确定时间序列最佳时延的程序，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
N_ft = 1000
def delay_time(data, max_delay=10):
# 1. 计算自
