# Python 求熵公式：信息论的基础
在信息论中，熵是一个重要的概念，用于量化信息的不确定性。熵的概念最早由克劳德·香农（Claude Shannon）提出，它不仅在通信系统中有广泛应用，也在机器学习、数据分析以及自然语言处理等多个领域发挥着重要作用。本文将介绍熵的基本概念，并通过 Python 代码示例来演示如何计算熵。
## 什么是熵？
在信息论中，熵用来度量一个随机变量的不确定性。
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）也叫做相对熵，用于度量两个概率分布之间的差异程度。离散型比如随机变量取值为时的概率分别为，随机变量取值为时的概率分别为，则：Python代码实现，离散型KL散度可通过SciPy进行计算：from scipy import stats
P = [0.2, 0.4, 0.4]
Q = [0.4, 0.2, 0.4]
stats.ent
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2023-07-07 23:17:44
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引言第一次写博客，就先给大家介绍如何安装osmnx模块（让人很头疼），以及利用osmnx和geopandas采集openstreetmap上的城市街道数据并且计算和可视化街道的方向熵，教程的主要方法来自微信公众号“数读城事”，本博客就把你可能遇到的问题以及实现的具体步骤复现一遍，废话不多说，咱们开始吧。安装osmnx笔者使用的是Python 3.7版本，必须要吐槽的是osmnx的模块真的很难安装，
本文是电子书Neural Networks and Deep Learning的读书笔记，我不能保证自己理解是否有偏误或者忽略了原文的精彩地方，如有请读者指出，另外还是推荐英文阅读能力较强的读者直接去阅读原书，因为写得真的不错。神经网络训练的提升可以由四个方面进行：使用能反馈更大误差信号的交叉熵（cross entropy）作为损失函数、能使网络具备更好泛化能力的四种正则化（L1、L2、DropO
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2024-09-25 13:30:41
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信息熵越大，信息量到底是越大还是越小？权重和信息熵的大小到底是正相关还是负相关？ 网上有一些相反的说法。 有些说：熵越大，方差越大，包含的信息越多，权重越大。 另一些说：熵越小，不确定性越小，提供的信息越大，权重越大。 今天复盘一下熵权法计算权重的原理，并python实现。 文章目录熵权法计算权重原理信息熵计算熵权法计算熵权悖论的解释Python实现信息熵求权重 熵权法计算权重原理信息熵计算熵是对
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2023-08-31 07:47:08
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文章目录一、基本原理二、计算过程三、实例 一、基本原理 熵值法是一种客观赋权法，是根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。 在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量月越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大。 对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标值的离散程度越大，提供的信息信息量越多，该指标对综合评价的影响（即权
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2023-10-20 11:32:22
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熵权法求权重创作背景知识补充熵熵权法求权重过程一、特征缩放归一化标准化注二、求熵三、求权重实战一、特征缩放二、求各特征的熵三、求个特征权重结尾 创作背景最近本菜鸡在帮别人搞个 熵权法求权重 ，给的数据是差不多 5 份打分表，有字段和对应的打分，要我求一下 每个字段对应的权重 ，对于这点小忙我还是很乐意帮的，本片博客就用来记录一下过程。 如果觉得我这篇文章写的好的话，能不能给我 点个赞 ，评论 一
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2023-10-04 14:07:23
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1.熵权法确定客观权重熵学理论最早产生于物理学家对热力学的研究，熵的概念最初描述的是一种单项流动、不可逆转的能量传递过程，随着思想和理论的不断深化和发展，后来逐步形成了热力学熵、统计熵、信息熵三种思路。信息熵方法用来确定权重己经非常广泛地应用于工程技术、社会经济等各领域。由信息熵的基本原理可知，对于一个系统来说，信息和熵分别是其有序程度和无序程度的度量，二者的符号相反、绝对值相等。假设一个系统可能
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2024-01-11 08:31:38
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文章目录一、熵值法原理分析（一）选取数据（二）数据标准化处理1、正负相关性处理（1）正相关指标（2）对于负向指标(越小越好的指标)3、计算第
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2023-09-17 00:41:29
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# Python已知联合分布求熵
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，通常用来衡量一个随机变量的不确定性。在概率论中，我们可以通过联合分布来计算多个随机变量的熵。本文将介绍如何在Python中根据已知联合分布来计算熵，并提供相应的代码示例。
## 什么是熵？
熵是信息的一种度量，表示系统的信息量和不确定性。对于离散随机变量 \(X\)，其熵定义为：
\[
H(X) = -\sum
## 熵权法求权重 - 一个简单的 Python 实现指南
熵权法是一种用于确定变量权重的有效方法，广泛用于多指标决策分析中。在本文中，我们将讨论如何使用 Python 实现熵权法求权重。以下是整个流程的概述：
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据标准化 |
| 2 | 计算各指标的熵值 |
| 3 | 计算各指标的冗余
在PyTorch中计算信息熵是一个常见的任务，尤其在机器学习和深度学习的应用中，这个概念通常用于评估模型的预测不确定性。本文将详细整理如何使用PyTorch求信息熵，涉及备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践等方面的内容。
## 备份策略
为确保计算过程的顺畅，我们应制定周全的备份策略，下面是一个示意图，展示了备份的主要流程。
```mermaid
flowchart
补充：TOPSIS法(优劣解距离法)介绍及 python3 实现一、熵值法熵值法的主要目的是对指标体系进行赋权熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，权重越小；熵越小说明系统越有序，携带的信息越多，权重越大。熵值法是一种客观赋权方法，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个指标相应的权重，
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2023-10-08 09:15:42
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熵权法有啥用？可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。 下面的实战中，最终计算的熵权结果为，C语言课程成绩权重占0.99，剩下的两门课成绩权重几乎为0，很好理解，因为体育和数据库大家的分都普遍偏高，体现不出来设么东西。什么是熵熵权如何计算实战示例一、计算每一列的总和二、每一个数据更新为除以总和后的值，即Pij三、计算ln(Pij)四、得到熵值Hi如果存在0的话，可以通
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2024-02-03 10:44:34
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交叉熵损失函数交叉熵的几种表达形式Binary CrossEntropyCategorical CrossEntropy对数似然函数与交叉熵的关系均方误差与交叉熵误差(sigmoid为激活函数)均方误差(MSE)与梯度更新交叉熵误差与梯度更新对比与结论多分类交叉熵函数的梯度更新(softmax为激活函数)References交叉熵损失函数交叉熵损失函数常作为深度学习分类任务的损失函数，本文主要对交
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2024-03-15 23:35:45
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在很多实际应用中，如何准确地为不同因素分配权重是一个颇具挑战性的任务。熵权法是一种常用的多指标综合评价方法，它能够有效地为评价指标设定权重，并且在许多领域中均有广泛应用。本节将详述如何使用Python实现熵权法求权重的问题解决过程，通过对业务影响分析、错误日志分析、根因分析、解决方案等方面的探讨，帮助大家更深入地了解这一方法。
在涉及数据的决策中，未能有效地为不同指标分配权重可能导致错误判断，从
## Python熵权法求权重的实现指南
熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标决策分析方法。它通过计算各指标的信息熵来客观地评估各个决策指标的重要性权重。本文将详细讲解如何用Python实现熵权法求权重的代码，并通过流程图、饼状图和类图的方式展示相关内容。
### 流程概述
首先，我们来看一下熵权法求权重的基本流程。可以用下表来展示各个步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-26 06:11:53
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1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；均值归一化df1 = df1.values#axis = 0：压缩行，对各列求均值mean = np.mean(df1,axis=0)#均值归一化df1 = df1-mea
原创
2023-05-18 17:14:35
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一直关注我们的朋友们一定会发现，近期SPSSAU增添了很多新功能。我们精挑细选出6个最常使用的功能，介绍给大家，看看这些新功能你有没有解锁成功呢？01 一键删除无效样本“无效样本”功能中，添加了一键删除无效样本的按钮。筛选出无效样本后，你可以直接选中【删除无效样本】按钮，一键删除无效样本。当然，这样做可能有一些风险，因为删除操作无法恢复。也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究
一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-05-27 16:29:44
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