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
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2023-11-11 13:22:52
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# 使用 PyTorch 计算互信息的指南
互信息（Mutual Information, MI）是衡量两个随机变量之间信息共享的一种量度。能够有效地计算互信息对许多机器学习任务至关重要，特别是在特征选择和聚类方面。本文将逐步教你如何使用 PyTorch 计算互信息。
## 流程概述
我们将采用以下步骤来实现互信息的计算。下表概述了整个过程：
| 步骤 | 描述
Task 4 文本表示TF-IDF原理。文本矩阵化，使用词袋模型，以TF-IDF特征值为权重。（可以使用Python中TfidfTransformer库）互信息的原理。使用第二步生成的特征矩阵，利用互信息进行特征筛选。参考资料 使用不同的方法计算TF-IDF值：使用不同的方法计算TF-IDF值 - 简书(https://www.jianshu.com/p/f3b92124cd2b) 如何进行特
# 计算互信息的基本原理及Python实现
互信息（Mutual Information）是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个随机变量之间的关系。它可以用来判断一个变量包含的信息对另一个变量预测的帮助程度，常用于特征选择、聚类、图像处理等领域。
## 互信息的概念
互信息衡量的是变量之间的依赖关系。简单来说，互信息越大，说明变量之间的关系越强；互信息越小，说明变量之间没有或相对较弱的关系。
互信息是两个随机变量间相互依赖性的量度，用I(X;Y)表示互信息度量两个随机变量共享的信息——知道随机变量X,对随机变量Y的不确定性减少的程度（或者知道随机变量Y，对随机变量X的不确定性减少的程度举个例子
随机变量X表示一个均衡的六面骰子投掷出的点数，Y表示X的奇偶性。这里我们设X是偶数时，Y=0；X是奇数时，Y=1。如果我们知道X，如X=1，则可以判断Y=1。(失去Y=0这一信息的可能性，Y的不
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，
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2023-12-14 13:37:41
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点互信息PMI（PointwiseMutualInformation）这个指标来衡量两个事物之间的相关性（比如两个词）。在概率论中，我们知道，如果x跟y相互独立，则p(x,y)=p(x)p(y)。二者相关性越大，则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解，在y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本身出现的概率p(x)，自然就表示x跟y的相关程度。例子：举个自然语
原创
2021-01-03 22:00:13
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# 机器学习中的互信息计算
## 引言
在机器学习和统计学中，互信息是度量两个随机变量之间依赖关系的一个重要指标。简单而言，互信息可以帮助我们理解一个变量包含多少关于另一个变量的信息。在数据分析和特征选择中，互信息常常用于评估特征与目标变量的关联程度。
## 什么是互信息？
互信息（Mutual Information, MI）定义为两个随机变量的联合分布与它们各自的边缘分布之间的差异。形
信息熵的相关知识，考虑用信息熵来计算互信息和条件互信息。
原创
2021-06-09 17:09:29
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Farewell to Mutual Information: Variational Distillation for Cross-Modal Person Re-Identification摘要：信息瓶颈 (IB) 通过在最小化冗余的同时保留与预测标签相关的所有信息，为表示学习提供了信息论原理。尽管 IB 原理已应用于广泛的应用，但它的优化仍然是一个具有挑战性的问题，严重依赖于互信息的准确估计
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2024-08-08 16:40:21
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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
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2023-10-11 21:19:48
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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
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2023-12-22 21:10:02
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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
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2023-10-30 14:46:53
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字典树原来讲明白了剩下的就是具体实现了，最适合存储和计算词频的数据结构就是字典树，这里给一个讲解的很清楚的链接具体代码代码已开源，需要的点击这个Github
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2023-07-13 22:34:23
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互信息是一种用来量化两个随机变量之间关系的度量，尤其在信息论与概率论中具有重要意义。下面将详细描述如何在Java环境中计算互信息，确保整个过程清晰可见。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的环境满足下列系统要求：
| 组件 | 版本 |
|------------------|-------------|
| Java JDK
# 实现“互信息 java”教程
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现“互信息 java”的整体流程。我们可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------------------|
| 1 | 导入所需的库
原创
2024-04-26 03:37:44
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# 互信息在自然语言处理中的应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，其目的是使计算机能够理解、分析和生成人类语言。在NLP中，互信息（Mutual Information, MI）是一个常用的概念，主要用于衡量两个随机变量之间的依赖关系。本文将深入探讨互信息的定义、计算方法、在NLP中的应用，并提供相关代码示例。
## 1. 互信息的定义
互信息是用来衡量两个随
原创
2024-09-11 07:28:39
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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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# 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
原创
2024-08-07 07:30:45
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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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