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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仅做记录，侵删。我们在这里首先会对数据的多余特征和无关特征做可视化，以便我们更好的理解特征选择的动机，接着分别用过滤法，包裹法，和嵌入法这些特征选择的方法做出代码展示，同时观察测试集上泛化误差来体现出特征选择的优越性，最后我们试一试将其结合起来会不会取得更好的效果。 我们上一篇的所用的糖尿病数据有一个遗留问题，那就是性别到底与糖尿病的恶化程度有没有关系？换而言之，它到底是不是一个无关特征
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2024-07-31 10:39:07
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在机器学习和特征工程领域，特征选择是提升模型性能的重要环节。互信息（Mutual Information, MI）作为一种衡量随机变量间依赖关系的统计量，在特征选择中尤为重要。本文将详细记录“Python互信息特征选择”的过程，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析及异常检测等内容。
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在数据分析和机器学习中，互信息是一种用于评估两个变量之间独立性程度的指标。其值越高，表明
1.互信息互信息是信息论中的一个基本概念，通经常使用于描写叙述两个系统间的统计相关性。或者是一个系统中所包括还有一个系统中信息的多少。引入互信息对图像进行配准是由于：不须要假定两幅图像灰度的相应关系。不须要对图像进行切割。可是这对Ct-MR配准、或者CT-PET配准是可行的。对于CT-US配准是不可行的。在概率论中，两个随机变量A和B。他们的边缘概率分布为p_A (a)和p_B (b)，他们的联合
和分解的边缘分布的乘积的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。1 互信息定义1.1 原始定义和，其联合概率分布函数为，而边缘概率分布函数分别为和，其互信息可以定义为： 在连续随机变量的情形
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2023-12-11 07:57:19
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我们现在处于一个数据驱动的时代，但并不是所有的数据都是有意义的。只有有效的数据才能带给我们"信息"，无效的数据并不能带给我们"信息"。如果我们在做一件事情之前，可以通过各种数据得到这件事情所有相关信息，那么我们就可以最初最完美的决策，使利益最大化。基于熵的特征选择方法就是选择一个能提供给类别尽可能多"信息"的特征子集，从而得到关于类别更多的"信息"，进而为分类提供帮助。如何衡量数据所携带信息的多少
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2023-09-15 21:22:45
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文章目录SIFT角点检测1 知识点2 实验部分检测兴趣点匹配描述子3 遇到的问题及解决方法 SIFT角点检测1 知识点SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT算法的特点：SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，可用于三维视角和噪声的可靠匹配；独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特
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2024-07-12 07:17:36
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# 互信息法特征选择
在机器学习和数据分析中，特征选择是一个重要的步骤。它有助于提高模型的性能和可解释性。互信息法作为一种有效的特征选择方法，能够帮助我们选择与目标变量相关性高的特征，降低噪声，提高模型的准确性。本文将介绍互信息法的基本原理，并通过Python代码示例展示如何实现特征选择。
## 互信息法简介
互信息（Mutual Information, MI）是用来衡量两个随机变量之间依
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序......................................................
for x = wzx1-rfield+wzx2:step:wzx1+rfield+wzx2 % 浮动图像相对参考图像平移
# 使用互信息进行特征选择的 Python 实现
在数据科学与机器学习领域，特征选择是提高模型性能的重要步骤。特征选择的目标是从众多特征中筛选出对预测结果最有影响力的特征，避免过拟合，并提高模型的可解释性。互信息（Mutual Information）是一种常用的特征选择方法，它量化了两个随机变量之间的相互信息。
## 流程概述
在本教程中，我们将通过以下步骤实现互信息特征选择的 Pytho
# Python实现互信息法特征选择
在数据科学和机器学习中，特征选择是提高模型性能的重要步骤。互信息法是一种常用的特征选择方法，可以帮助我们选择与目标变量最有关系的特征。本文将详细讲解如何使用Python来实现互信息法特征选择。
## 整体流程
在实现互信息法特征选择的过程中，大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 04:33:36
487阅读
# 基于互信息的特征选择
特征选择是机器学习和数据挖掘中一个非常重要的步骤。通过选择最相关的特征，我们可以减小模型的复杂性、提高模型的性能，并减少过拟合的风险。在众多特征选择技术中，基于互信息的方法是一种有效且广泛使用的方法。
## 互信息简介
互信息（Mutual Information, MI）是一种衡量两个变量之间依赖关系的指标。如果两个变量之间的互信息值较高，说明它们之间存在较强的关
# Python通过互信息法选择特征
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python通过互信息法选择特征。在开始之前，我将先向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。
## 流程概述
下面是使用互信息法选择特征的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集并进行预处理 |
| 3 | 计算特征与
原创
2023-09-04 15:04:21
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特征匹配算法简介OpenCV库函数里面集成了相关特征匹配算法，目前有：Brute-Force Matcher(BF)算法、FLANN算法使用频率较高。暴力匹配算法比较简单：就是通过描述子descriptors1中任意特征去匹配descriptors2中的所有特征，得到距离的结果值，然后通过Ratio-test抑制来降低错误匹配点。FLANN算法是最近邻算法的快速近似，以此来提升匹配的计算效率，下面
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2024-09-05 21:08:12
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什么特征选择特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。为什么要做特征选择在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果
特征点的检测与匹配（ORB,SIFT,SURFT比较）本文旨在总结opencv-python上特征点的检测和匹配。 1、特征点的检测（包括：ORB,SIFT,SURFT） 2、特侦点匹配方法 (包括：暴力法，FLANN，以及随机抽样一致性优化RANSAC算法) 注：由于SURF专利问题，所以opencv官方包目前不支持SURF但支持ORB和SIFT，安装opencv-contrib-python包
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2023-11-13 10:32:32
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1.互信息的定义 正式地，两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为： 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 在连续随机变量的情形下，求和被替换成了二重定积分： 其中 
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2024-05-02 14:24:05
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知识介绍互信息是两个随机变量之间依赖关系的度量。在特征选择的情况下，互信息 (MIg) 估计每个特征与其目标变量之间共享的信息，从而评估每个特征与 MI 数据分类任务的相关性。基本思想首先导入特征数据文件并读取，提取其中的标签和特征；其次计算每个特征和标签之间的互信息；然后使用自定义选择器，选择互信息大于阈值的特征。最后通过Grid Search 选择最佳阈值，并根据交叉验证来评估不同阈值下的特征
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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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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