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
25阅读
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
转载
2023-08-25 21:04:17
158阅读
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
转载
2024-01-29 15:26:31
170阅读
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
转载
2023-09-07 15:23:48
190阅读
转载
2018-04-07 15:12:00
362阅读
2评论
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
1355阅读
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
754阅读
# 机器学习中的堆叠与混合方法
在机器学习领域，“堆叠”和“混合”是指两个重要的集成学习技术，它们通过结合多个模型的优点，强化预测效果。本文将为您介绍这两种技术的基本概念，并给出相应的代码示例，帮助您更好地理解其应用。
## 什么是堆叠（Stacking）？
堆叠是一种集成学习方法，它结合了多个基础学习器的预测以提升模型总体性能。该方法的核心思想是：通过将不同的模型进行组合，以获得更强大的预
百度百科：高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 高斯混合模型（GMM），顾名思义，就是数据可以看作是从数个单高斯分布（GSM）中生成出来的。虽然我们可以用不同的分布来随意地构造 XX Mixture M
转载
2024-10-30 10:42:46
36阅读
Alias Method:时间复杂度O(1)的离散采样方法【数学】均匀分布生成其他分布的方法采样方法(Sampling Method)
原创
2021-08-04 10:53:56
344阅读
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
2876阅读
点赞
问题：熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？答案：在机器学习中熵是表征随机变量分布的混乱程度，分布越混乱，则熵越大，在物理学上表征物质状态的参量之一，也是体系混乱程度的度量； 熵存在的意义是度量信息量的多少，人们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少，这时熵的意义就体现出来了； 熵词的由来是1923年胡刚复教授根据热温商之意翻译而来，此次不深究。自信息信息熵条件熵交叉
转载
2024-01-17 13:43:33
118阅读
为什么交叉熵可以用于计算代价函数通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺
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}&
转载
2024-05-30 22:40:48
92阅读
信息熵：1. 热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。2. ；两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和3. 在信源中，考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。 对于当个符号，它的概率为p时，用这个公式衡量它的不确定性： 而信源的平均不确定性，称为信息熵，用下面的公式表示：&n
交叉熵损失函数(CrossEntropy Function)是分类任务中十分常用的损失函数，但若仅仅看它的形式，我们不容易直接靠直觉来感受它的正确性，因此我查阅资料写下本文，以求彻底搞懂。1.Softmax首先是我们的softmax函数。 它很简单，以一个向量作为输入，把向量的每个分量，用指数函数归一化后输出。具体来说，其数学形式为：为向量中第i个项。设的输出向量为，当中某个分量过大时，可能导致其
最大熵模型-最大熵原理与最大熵模型定义基本概率熵熵是表示随机变量的不确定性的度量。熵越大，随机变量的不确定性越大。假设离散变量X
X
的概率分布式P(X)P(X)，熵的定义为： H(p)=−∑i=1Npilogpi
H
(
文章目录@[toc]一.熵概述二.常用熵介绍2.1 信息熵2.2 交叉熵(cross entropy):2.3 相对熵(relative entropy):2.4 JS散度（Jensen-Shannon divergence）2.5 联合熵(combination entropy)2.6 条件熵(the conditional entropy)2.7 互信息(Mutual Information)
转载
2023-12-16 16:41:14
80阅读
熵值法在信息论中，熵值能够很好的反映信息无序化程度，其值越小，系统无序度越低，信息的效用值越大，其权重也相应越大；反之，其值越大，系统无序度越高，信息的效用值越小，权重也越小。步骤熵值法赋权计算步骤如下： 1）确定个需进行评价的样本对象和个评价指标，构建一个对应的判断矩阵. 2）将判断矩阵进行标准化，即将各指标进行同度量化。该模型采用比重法对指标判断矩阵原始值进行标准化： 3）计算第项指标的熵值，
转载
2023-12-14 18:59:45
338阅读
