熵值法&熵权法-python实现 文章目录熵值法&熵权法-python实现先说区别基本原理基本步骤总结最大熵原理基础代码 先说区别一开始迷惑的不行以为是两个东西，结果比照很多资料发现这好像就是同一个玩意，没懂当初翻译的搞两个名字干嘛，捂脸。基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。一般来说，信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小，信息的效用值越大；信息量越小，不确定性越大，熵也
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2023-11-17 22:26:47
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准备工作准备三台服务器（有无网络都可以,ip主机名要设置好）主机名IP功能master192.168.148.2mon, osd, mgr, mdsnode1192.168.148.3mon, osd, mgr, mdsnode2192.168.148.4mon, osd, mgr, mds拉取ceph镜像# 我这里是拉取的ceph/daemon 4.2版本
docker pull ceph/da
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2023-08-18 13:44:55
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作者：chszs
Tomcat 8启动很慢，且日志上无任何错误，在日志中查看到如下信息：Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/jdbc.properties]
Log4j:[2015-10-29 15:47:11
原创
2015-10-29 17:45:19
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原因Tomcat 7/8都使用org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom类产生安全随机类SecureRandom的实例作为会话ID，这里花去了342秒，也即接近6分钟。SHA1PRNG算法是基于SHA-1算法实现且保密性较强的伪随机数生成器。在SHA1PRNG中，有一个种子产生器，它根据配置执行各种操作。1）
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
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2022-12-14 16:26:04
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小明在学校玩王者荣耀被发现了，爸爸被叫去开家长会，心里悲屈的很，就想法子惩罚小明。到家后，爸爸跟小明说：既然你犯错了，就要接受惩罚，但惩罚的程度就看你聪不聪明了。这样吧，我们俩玩猜球游戏，我拿一个球，你猜球的颜色，我可以回答你任何问题，你每猜一次，不管对错，你就一个星期不能玩王者荣耀，当然，猜对，游
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2019-07-10 15:16:00
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原创
2023-10-30 17:29:43
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一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
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2024-04-11 14:31:04
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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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2018-04-07 15:12:00
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Entropy（熵） PRNG（伪随机生成器） RNG（随机数生成器） 有两种方法可以从熵池中获取内核随机数。一种是通过内核导出的随机数接口，另一种是通过特殊的设备文件/dev/random和/dev/urandom。 前面一种是给程序员大哥们用的，咱这样的菜鸟暂时是搞不懂了。 第二种方式，/dev/random & /dev/
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2014-07-22 22:48:33
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bug(端口监听启动后，Tomcat耗时2min+ ): 这个SecureRandom的初始化竟然花了100秒之多。
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2022-10-24 15:42:00
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信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来度量一个信息的
原创
2022-01-14 16:46:37
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如果人类文明即将消失前，让你留下一个字用来概括人类几千年的文明世界，你会留下哪个字，我会毫不犹豫的留下一个字就是“熵”！记得第一次认识到到这个字，是在高中物理课上，黑板上的那一串公式，我至今依然不知道代表的是什么意思。前几天，这个字又出现在了我的视线中，我在想，这个字啥意思？带着突发的这种好奇心，打开谷歌，输入“熵”。谷歌的解释是熵是科学技术上泛指某些物质系统状态的一种量度，或者说明其可能出现的程
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2021-01-19 21:11:48
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熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”。比
原创
2022-03-20 16:08:27
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熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”
原创
2021-07-12 17:21:53
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KL散度，KL距离，又叫相对熵(relative entropy)，衡量两个概率分布之间的不同程度。
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2023-03-26 17:55:22
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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
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2023-09-04 08:10:36
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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
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精选
2023-02-22 10:30:07
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前面已经写了四篇博文介绍图像的阈值化技术了从四篇博文中我们可以看出，图像的阈值化技术的关键在于找寻合适的阈值然后用这个阈值对图像进行二值化处理。找寻阈值的方法有很多，上面三篇博文就提供了四种方法。本文介绍利用图像图像直方图的最大熵找寻阈值的方法，并附相关代码。先介绍原理：1、要理解最大熵就不得不先了解熵的概念。熵的概念用于表示系统的不确定性，系统的熵越大则系统的不确定性越大。所以取系统的最大熵就是
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2024-05-10 07:26:03
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