条件语句： 用于判定，判定是否符合某条件，符合则执行，不符合则不执行该条件所定义的操作。一步判定： 用于理解不会这样使用。if 1==1： if条件判定只能出现一次。 这里的print相对于if 有四个空格或者一个Tab键的缩进，意思是print是if代码当中的一部分。1==1 是固定写死的条件，平常我们会采用动态条件而不是写死的条件，
转载
2024-04-02 09:28:50
23阅读
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
435阅读
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
转载
2023-07-28 20:39:57
129阅读
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,
# 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|
# 教你如何实现Python3条件取值
## 一、整件事情的流程
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER ||--o| BEGINNER : 教学
```
```mermaid
flowchart TD
BEGINNER --> A
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
### 步骤：
原创
2024-02-29 03:26:21
31阅读
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。 if 语句 一般形式如下所示： Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。 注意： 每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件
转载
2018-11-25 19:22:00
60阅读
2评论
if 语句 Python中if语句的一般形式如下所示： 如果 "condition_1" 为 True 将执行 "statement_block_1" 块语句，如果 "condition_1" 为False，将判断 "condition_2"，如果"condition_2" 为 True 将执行 "
原创
2018-02-20 00:56:00
95阅读
运算符的分类算数运算符赋值运算符复合赋值运算符比较运算符逻辑运算符算数运算符运算符描述实例+加1 + 1 输出结果为 2-减1 - 1 输出结果为 0*乘2 * 2 输出结果为 4/除10 / 2 输出结果为 5//整除9 // 4 输出结果为 2%取余9 % 4 输出结果为 1**指数2 ** 4 输出结果为 16，2 * 2 * 2 * 2()小括号小括号用来提高运算优先级，即 (1 + 2)
Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:代码执行过程：if 语句Python中if语句的一般形式如下所示：if condition_1: statement_block_1elif condition_2: statement_block_2else: ...
原创
2021-07-07 15:11:41
165阅读
Python3 条件控制Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（
原创
2022-06-16 21:35:26
62阅读
Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。
Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:代码执行过程：if 语句Python中if语句的一般形式如下所示：if condition_1: statement_block_1elif condition_2: statement_block_2else: ...
原创
2022-01-19 17:16:40
61阅读
# 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|
# 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
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、
转载
2024-09-26 08:31:47
32阅读
1.Unicode编码包括（utf-8,utf-16,utf-32）： 中文编码：GB2312,GBK,GB18030,BIG5 英文编码：ASCII basestring下面有两个对象，unicode,str 那这两者的关系是怎么样的？ unicode ==> str
转载
2023-11-03 13:00:45
63阅读
