# 机器学习中信息熵计算公式的实现步骤
## 1. 了解信息熵的概念和意义
在介绍具体的实现步骤之前，首先需要了解什么是信息熵以及它在机器学习中的作用。
信息熵是用来度量数据集合中的不确定性或者混乱程度的指标。在决策树算法中，我们使用信息熵来衡量每个属性对于数据集合的纯度以及其对分类结果的贡献程度。信息熵越大，表示数据集合的混乱程度越高，纯度越低；信息熵越小，表示数据集合的混乱程度越低，纯度
原创
2023-08-16 06:58:03
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交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵，用I(X,Y)表示：且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y))。下面，咱们来计算下H(Y)-I(X,Y)的结果，如下：...
原创
2021-08-04 14:20:32
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交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵，用I(X,Y)表示：且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y))。下面，咱们来计算下H(Y)-I(X,Y)的结果，如下：...
原创
2022-02-21 10:22:59
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信息熵信息熵是系统有序化程度的一个度量。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。1948 年，香农提出了“信息熵”(shāng) 的概念
原创
2018-04-19 22:18:39
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在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 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
意外越大，越不可能发生，概率就越小，信息量也就越大，也就是信息越多。
原创
2022-09-16 14:43:38
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实现“机器学习 交叉熵”的步骤如下：
步骤 | 代码 | 说明
--- | --- | ---
1 | import numpy as npimport math | 导入需要的库：numpy用于数值计算，math用于数学计算。
2 | def cross_entropy(y, y_pred): return -np.mean(y * np.log(y_pred) + (1 - y) *
原创
2023-12-29 08:45:14
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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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交叉熵损失函数（Cross Entropy） 一般来说，Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，十分有效。 说到分类问题，与之相关的还有回归问题，简述两者区别： 回归问题，目标是找到最优拟合，用于预测连续值，一般以区间的形式输出，如预测价格在哪个范围、比赛可能胜利的场数等。其中，y_hat表示预测值，y表示真实值，二者差值表示损失。常见的算法是线性回归（LR）。 分类问题，目标
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2023-08-25 21:04:17
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可以看出玻尔兹曼分布于softmax的形式基本上一模一样。除了softmax，机器学习中的受限玻尔兹曼机Restricted Boltzmann Machine也具有类似的数学形式。实际上两者都属于能量模型，下一篇文章将仔细总结能量模型和波尔茨曼分布的关系。
一、熵增定律：万物皆从有序到无序 “熵”（希腊语：entropia，英语：entropy）泛指某些物质系统状态的一种量度，某些物质系统状态可能出现的程度，本质是一个系统“内在的混乱程度”，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。
目录前言一、损失函数二、KL散度（相对熵）三、信息论1.信息量2 熵 总结 前言最近上课学习了交叉熵:但是很不理解为什么要对概率进行-log处理，凭直观的感受1-x也能衡量误差，于是通过学习交叉熵的定义由来，进一步理解 一、损失函数损失函数能量化所学模型的好坏，损失越少，即离真实模型越近，该模型越好。在多分类问题中，例如其中一个标签向量为p=(1,0,0,0),一个实际
通过之前两节知识的学习，相信大家已经对朴素贝叶斯算法有了初步的掌握，本节将学习实际应用朴素贝叶斯算法，从实战
原创
2021-12-29 15:51:31
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信息熵是1948年克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）从热力学中借用过来提出的概念，解决了对信息的量化度量问题。信息是个 、
原创
2022-04-22 15:46:42
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# 理解与实现机器学习公式：小白的指南
## 前言
在机器学习的世界里，公式的理解和实现是每个开发者需要掌握的重要技能。本文旨在为刚入行的小白提供一份详细的指南，帮助你了解机器学习的流程，并逐步实现一个简单的线性回归模型。
## 机器学习流程概览
在开始之前，我们首先需要了解机器学习的一般流程。以下是实现机器学习的基本步骤，包含了必要的阶段。
| 阶段 | 描述
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2018-04-07 15:12:00
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熵的应用（一）——工作学习中的一点体会最近在做一个广告重点词的项目，用到了最大熵做特征，感觉这个概念经常被用到，比如最大熵隐马，条件随机场，都有涉及，这里总结一下。目录： 一、含义 二、公式 三、公式理解 四、小应用 五、最大熵模型一、 含义 熵是一个算法经常用到的概念，通俗来说就是越平均熵越大，并且这个世界里的东西一定是趋向于熵最大。比如冰火在一起，一定是趋于平均温度。有钱人和没钱人
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2023-09-07 15:23:48
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机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。现在，机器学习有很多算法。因此，如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！让我们言归正传！1. 线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要
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2023-10-18 23:26:41
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整理：我不爱机器学习。
原创
2023-05-20 09:19:53
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