1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
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2024-01-02 12:18:52
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样本熵（Sample Entropy）是一种用于量化时间序列中复杂性和不确定性的方法。在信息科学、数据分析等领域，了解时间序列的样本熵对于揭示其潜在结构和模式具有重要意义。本文将详细记录如何在Python中实现样本熵的计算，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及故障排查等方面。
## 环境预检
在开始之前，我首先确认了我的计算环境与项目需求的兼容性。以下是我使用的环境规格与兼容
关于本博客的说明： 本次博客主要分享样本熵（Sample Entropy, SampEn, SE）的理论相关知识及其代码实现.一、理论基础**样本熵(SampEn)**是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法，在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用[1]. 由于样本熵是近似熵的一种改进方法，因此可以将其与近似熵联系起来理解.算法表述如下：设存在一个以等时间间隔
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2024-07-02 05:53:37
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译者 | VK
【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。概述学习什么是损失函数以及它们如何在机器学习算法中工作损失函数实际上是我们经常使用的技术的核心本文介绍了多种损失函数与它们的工作原理以及如何使用Python对它们进行编程介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如
一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
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2024-04-14 20:59:31
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熵以及熵函数0.前言为了发现组合关系，在这里引进熵以及熵函数的概念。1.问题引入（1）引题1在上次课我们知道，具有组合关系的词汇往往是共同出现，那么问题来了：当“eat”出现的时候，什么词也会同时出现呢（包括左边和右边）？ （2）引题2上面的这个来自上节课的问题其实可以一般化，即预测词W是否出现在这篇文本里，如下图所示： 下面哪个词更有可能出现呢？ 2.进
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2024-09-11 12:35:20
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近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
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2024-01-29 15:26:31
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引言第一次写博客，就先给大家介绍如何安装osmnx模块（让人很头疼），以及利用osmnx和geopandas采集openstreetmap上的城市街道数据并且计算和可视化街道的方向熵，教程的主要方法来自微信公众号“数读城事”，本博客就把你可能遇到的问题以及实现的具体步骤复现一遍，废话不多说，咱们开始吧。安装osmnx笔者使用的是Python 3.7版本，必须要吐槽的是osmnx的模块真的很难安装，
# 多尺度样本熵的实现与理解
## 概述
多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy, MSE）是用于量化时间序列复杂性的一种方法，能够反映动态系统的不可预测性和复杂性。该方法在生物信号分析、经济学等诸多领域中广泛应用。对于刚入行的开发者来说，理解其流程和实现是非常重要的。本文将详细阐述如何在Python中实现多尺度样本熵，并提供示例代码，帮助你快速上手。
## 实现步
# 实现多尺度样本熵的Python指南
## 引言
样本熵（Sample Entropy）是一种用于衡量时间序列复杂度的指标，它在生物信号处理以及其他领域具有广泛应用。多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy）则是在多尺度分析的框架下，对样本熵的进一步拓展。本篇文章将引导你完成多尺度样本熵的实现，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概述
为了实现多尺度样本熵，我们可
文章目录一、什么是scikit-learn二、使用scikit-learn的常见步骤三、scikit-learn的主要应用场景四、scikit-learn提供了哪些算法模型1、监督学习分类算法：回归算法：2、无监督学习聚类算法：降维方法：五、常用函数解释1、train_test_split 划分训练集和测试集2、accuracy_score 准确率3、cross_val_score 交叉验证4、
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2024-09-09 21:54:46
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最大熵模型的数学推理看起来好舒服啊，但第一次看的时候感觉都看懂了，却不知道代码改怎么写。 第二遍顺着书中的思路自己推了一遍，感觉又是似懂非懂，尝试写代码，用编的数据进行测试发现正确率还比不上掷骰子。 参考了其他人的代码后发现我对于
f(x,y)的理解有误，我之前认为每个(x,y)对都有一个对应的
f(x,y)。 但其实
f(x,y)是一个按需添加的参数，比如对于MNIST数据
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2024-05-17 09:37:42
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1. 样本数据集样本集简介： 样本集有8个example样本 每个样本有3个特征(身高，房子，性格)，1个分类结果refuse或者agree 身高取值范围={high, low} 房子取值范围={no, yes}&
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2024-05-30 22:40:48
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关于近似熵、样本熵、模糊熵原理可以参考该文章：模糊熵、样本熵、近似熵都是什么？反映了什么？ 近似熵python实现：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def Approximate_Entropy(x, m, r=0.15):
"""
近似熵
m 滑动时窗的长度
r 阈值系数 取值范围一般为：0
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2024-01-02 10:49:31
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一、罗列全部的内置函数 戳：https://docs.python.org/2/library/functions.html二、range、xrange（迭代器） 无论是range()还是xrange()都是Python里的内置函数。这个两个内置函数最常用在for循环中。例如： 1. >>> for i in range(5):
2. ... print i
3. ...
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2023-06-21 23:19:01
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Python 解释器自带的函数叫做内置函数，这些函数可以直接使用，不需要导入某个模块。如果你熟悉 Shell 编程，了解什么是 Shell 内置命令，那么你也很容易理解什么是 Python 内置函数，它们的概念是类似的。将使用频繁的代码段封装起来，并给它起一个名字，以后使用的时候只要知道名字就可以，这就是函数。函数就是一段封装好的、可以重复使用的代码，它使得我们的程序更加模块化，不需要编写大量重复
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2023-07-12 20:39:53
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前言说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 minist手写数字识别就是用交叉熵作为代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】
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2023-12-21 21:46:08
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在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(input,target)实现方式2:#对输出值进行计算softmax，并取对数,而这个output是需要在神经网络模型的
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2023-06-20 17:24:04
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1、查看内置函数1.1、在网址python内置函数查看1.2、在python IDE环境中使用命令 dir(builtins) 查看>>> dir(__builtins__)
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipe
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2023-05-27 17:21:52
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1内置模块 1.1help 功能说明：help是python中的一个帮助函数，是一个内置函数，所谓内置函数，就是在python中被自动加载的函数，任何时候都可以用，而不用使用import导入。help函数只有一个参数，如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块，方法，等；如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。 使用方法： 1 >>
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2023-07-06 18:09:50
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