总之，minepy是一个功能强大且易于使用的Python库，它基于最大信息系数（MIC和MINE族）提供了对非参数勘探的支持。无
原创
2024-09-30 11:26:57
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Py之minepy：minepy的简介、安装、使用方法之详细攻略目录minepy的简介1、MICtoolsminepy的安装minepy的使用方法minepy的简介 minepy为基于最大信息的非参数勘探(MIC和MINE族)提供了一个库。主要特点:APPROX-MIC(原算法:DOI: 10.1126/science.1...
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2022-04-24 11:05:14
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安装 minepy 通过 .whl 文件的方法与安装其他 Python 库相似。下面是一个详细的步骤指南，帮助你完成 minepy 的安装。1. 确认 Python 和 pip 已经安装首先，确保你的系统上已经安装了 Python 和 pip。你可以通过打开命令行（对于 Windows 用户，这可以是 CMD 或 PowerShell；对于 macOS 和 Linux 用户，这可以是终端）并运行以
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2021-06-15 20:22:40
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minepy（Minerva Information Node Examining Python）是一个用于估计信息理论量，特别是最大信息系数（MIC），的Python库。MIC能够帮助识别两个变量之间有意义的关系，即使它们不是线性的。要通过预编译的whl文件来安装minepy，请遵循以下步骤：前提条件：Python环境：确保Python已正确安装在你的系统上。pip：确保你已经安装了pip，这是
minepy是一个用于频繁项集挖掘和关联规则挖掘的 Python 库，它基于著名的 Apriori 和 FPGrowth 算法。如果你想通过.whl文件（Python Wheel 文件）来安装minepy。
python实现最大信息系数：import numpy as np
from minepy import MINE
def print_stats(mine):
print("MIC", mine.mic())
x = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.sin(10 * np.pi * x) + x
mine = MINE(alpha=0.6, c=15)
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2023-06-26 23:39:47
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ML之MIC：MIC最大互信息系数的简介、应用之详细攻略目录MIC最大互信息系数的简介MIC最大互信息系数的应用1、ML之MIC：利用python的minepy库实现最大信息系数MIC案例MIC最大互信息系数的简介 Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数，用于衡量两个变量X和Y的线性或非线性...
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2021-06-15 20:01:57
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最大互信息系数可以计算非线性相关性，他的缺点是对于大数据集计算非常缓慢， 因为会产生大量的循环，其中使用MINE(alpha=0.6, c=15),alpha=0.6是经验上的最佳参数，若样本为N则在Y轴上会产生N的0.6次方个网格进行计算，必要时可以缩小该该系数进行计算。本文通过minepy库进行了计算，通过joblib库多进程进行加速。可以考虑使用numpy手动实现算法，并通过numba加速，
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2024-05-28 23:52:45
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