写作说明上一期我们讲了贝叶斯分类器，其中有很多的概率基础知识和贝叶斯定理。但是讲解的很没有重点，前半部分讲的是贝叶斯基础知识，最后很突兀的插进来一个文本分析-贝叶斯分类器。很多童鞋看到很累。其实上一期和本期都想附上《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》书中的代码，但我看了下源码，发现代码太长了信息量太大，不是我一篇文章就能展示的明白的。今天我就早起翻看这本书，根据书上的讲解和自己的理解，用P
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2024-09-19 14:57:01
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# 条件熵与交叉熵的科普及其在Python中的实现
在信息论和机器学习中，条件熵和交叉熵是两个非常重要的概念。它们在评估概率分布之间的差异时，发挥着关键作用，尤其是在分类任务中。本文将介绍这两个概念，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解它们的应用。
## 条件熵
条件熵是指在已知随机变量 \(Y\) 的情况下，随机变量 \(X\) 的不确定性。可以用以下公式表示：
\[
H(X|
# 条件熵与Python代码示例
在信息论中，熵是一个衡量信息量的不确定性的度量，而条件熵则用于衡量在给定某个条件下的信息不确定性。条件熵的概念在许多机器学习和数据分析任务中得到了广泛应用，比如在特征选择和决策树构建中。
## 什么是条件熵？
条件熵 \(H(Y|X)\) 表示在随机变量 \(X\) 已知的情况下，随机变量 \(Y\) 的不确定性。它可以通过以下公式计算：
\[
H(Y|X
条件熵与信息熵是信息论中的重要概念，它们在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍条件熵的概念、计算方法以及在Python中的实现。同时，我们还将通过代码示例来帮助读者更好地理解条件熵的概念和计算过程。
# 1. 信息熵和条件熵
信息熵是信息论中用于衡量随机变量不确定性的指标，它表示在给定一组可能事件的情况下，某一事件发生所包含的信息量。对于一个随机变量X，其信
原创
2023-09-04 08:10:36
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条件熵定义的最原始形式\[H(Y|X)=\sum_{x\in X} p(x)H(Y|X=x)
\]或者写成这样\[H(Y|X)=\sum_{i=1}^{n} p(x_i)H(Y|X=x_i)
\]这里 \(n\) 表示随机变量 \(X\) 取值的个数，不管是条件熵还是熵，都是计算 \(Y\) （可以理解为因变量）的熵，\(H(Y|X)\) 可以理解为在已知一些信息的情况下，因变量 \(Y\) 的不
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2023-07-28 20:39:57
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在数据科学与信息论的领域，条件熵是一个非常重要的概念，用于测量在给定某一条件下不确定性。这篇博文将结合Python实现条件熵的相关内容，从背景、核心维度到实战对比与深度原理进行全面阐述，为想了解条件熵及其应用的技术爱好者提供参考。
### 背景定位
条件熵在多个领域中发挥着重要作用，尤其是在机器学习和信息压缩中。条件熵能够帮助我们衡量出现在某个给定条件下的信息量，从而在处理数据时做出更有效的决
# Python条件熵：理解与实现
条件熵是信息论中的一个重要概念，用于衡量给定某个条件下，随机变量的不确定性。它可以在特征选择、模式识别等领域中发挥重要作用。本文将通过简单的Python示例来理解条件熵的概念，并展示如何计算它。
## 什么是条件熵？
条件熵是指在已知一个事件的情况下，另一个事件的不确定性。数学定义如下：
$$
H(Y|X) = -\sum_{x \in X} P(x)
熵熵是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为则随机变量X的熵定义为 若对数以2为底或以e为底，这时熵的单位分别称为比特或纳特。熵只依赖与X的分布，而与X的取值无关，所以也可将X的熵记作。熵越大，随机变量的不确定性越大。若一个随机变量只有两个值，那么当X的分别为为P(x1)=P(x2)=0.5的时候，熵最大，变量也最不确定。 条件熵设有随机变量（X,
1、熵及信息增益本节介绍：熵，条件熵，信息增益，信息增益比的概念。1）熵：表示随机变量不确定性的程度。假设随机变量X的概率P(X=xi)=pi，（i=1,2,…,n），则该随机变量的熵为：若pi=0,则0log0=0。熵只依赖X的分布，而与X的取值无关。故而X的熵H(X)，写成H(p)更准确。熵越大代表变量的不确定性就越大。2）条件熵 &n
# 计算条件熵：概念与Python实现
在信息论中，熵（Entropy）是用于量化信息量的不确定性的一个重要概念。条件熵（Conditional Entropy）则是指在已知某个条件事件的情况下，另一个随机变量的不确定性。在机器学习和数据分析中，了解条件熵能够帮助我们更好地理解数据之间的关系。
## 什么是条件熵？
设有两个随机变量 \( X \) 和 \( Y \)，条件熵 \( H(Y|
1.二维数组中的查找2.替换空格3.从尾到头打印链表4.重建二叉树5.用两个栈实现队列6.旋转数组的最小数字7.斐波那契数列8.跳台阶9.变态跳台阶10.矩形覆盖11.二进制中1的个数12.数值的整数次方13.调整数组顺序，使奇数位于偶数前面14.链表中倒数第k个结点15.反转链表16.合并两个排序的链表17.树的子结构18.二叉树的镜像19.顺时针打印矩阵20.包含min函数的栈21.栈的压入、
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2024-09-26 08:31:47
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一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
原创
2022-12-14 16:26:04
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本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：information-theory】，需要的朋友们自取。或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 也可获取。联合熵联合集 XY 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵:当有n个随机变量 , 有信息熵与热熵的关系信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。信息熵与热
原创
精选
2023-02-22 10:30:07
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# 条件熵的计算与Python实现
在信息论中，熵是用来衡量随机变量不确定性的一个重要概念。条件熵则更进一步，它衡量在已知某个条件下另一个随机变量的不确定性。计算条件熵可以帮助我们了解在给定信息的情况下，系统的剩余不确定性。
## 条件熵的定义
条件熵 \( H(X|Y) \) 表示在知道随机变量 \( Y \) 的情况下，随机变量 \( X \) 的熵。它的计算公式为：
\[
H(X|Y
补一下上次文章的坑,有关标准化和归一化的问题.标准化:(X-E(x))/D(x) 归一化: (X-min)/(max-min)两个的具体差别我的感受不是特别深刻,用的比较多的是归一化.from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mm = MinMaxScaler()
mm_data = mm.fit_transform(X)
origin_data
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2023-09-05 08:09:37
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# PyTorch条件熵的实现
## 引言
在机器学习中，条件熵是衡量随机变量X在另一个随机变量Y给定条件下的不确定性的度量。PyTorch是一个流行的深度学习库，可以在其中实现条件熵。本文将指导一位刚入行的小白如何使用PyTorch来计算条件熵。
## 流程概述
下面是实现PyTorch条件熵的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2
原创
2023-08-02 11:55:35
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一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
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2023-08-07 20:02:35
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文章1.1 层次分析法层次分析法介绍：问题引入： 评价类模型是最基础的模型之一，往往对应着生活中一些很实际的问题。例如，高考结束了，你是选择南大还是武大呢？已知今天空气中几种污染气体的浓度，如何确定空气质量等级呢？放假想要出去旅游，有好几个备选目的地，如果只能选一个，该去哪里呢？基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层（层次的来源），并通过
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2024-08-14 20:08:34
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介绍：1.在 Matlab 中，用大写字母 D 表示导数，Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数，D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数，依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题，调用格式为X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)如果没有初始条件，则求出通解，如果有初始条件，则求出特解系统缺省的自变量为 t。2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确
# Python计算条件熵：概念与实例
在信息论中，熵是度量信息量的一种方法，条件熵则是用于量化在已知某一事件（如随机变量P）条件下另一个事件（如随机变量Q）的不确定性。本文将介绍条件熵的概念，并提供使用Python进行条件熵计算的代码示例。
## 条件熵的定义
条件熵\(H(Q|P)\)定义为给定事件P的情况下事件Q的不确定性。数学表达式为：
\[
H(Q|P) = -\sum_{p \
