意义又名信息熵。用来描述不确定事件的不确定程度，是随机变量不确定度的度量。随机变量不确定度越大，熵越大；反之越小。直观示例对于今天是否下雨这个不确定事件，如果天气预报说“今天中午下雨的可能性是百分之九十”，我们就会不约而同想到出门带伞；如果预报说“有百分之五十的可能性下雨”，我们就会犹豫是否带伞，因为雨伞无用时确是累赘之物。 显然，第一则天气预报中，下雨这件事的不确定性程度较小，而第二则关于下雨的
转载
2023-07-27 13:35:16
0阅读
读取play.csv文件中的内容，并计算数据集play.csv（未考虑任何特征前）的熵值。注：1、即使用熵值的公式2、在play.csv文件中outlook(天气),TEMPERATURE（温度）
原创
2022-05-09 21:27:08
517阅读
# Python中的香农熵：一探信息熵的奥秘
在信息论中，香农熵（Shannon Entropy）是一个重要的概念，它量化了信息的平均不确定性或者说信息中所包含的潜在信息量。通过计算香农熵，我们可以评估一个数据源的信息丰富程度。本文将介绍香农熵的基本原理，以及如何使用Python进行计算，并提供相应的代码示例。
## 什么是香农熵？
香农熵最初是由贝尔实验室的克劳德·香农在1948年提出的。
香农熵是信息论中的一个重要概念，主要用于衡量信息的复杂性和不确定性。在Python中，我们可以通过一些简单的代码实现香农熵的计算。在这篇博文中，借助香农熵的处理过程，我们一起深入探讨其相关的协议背景、抓包方法、报文结构等内容。
## 协议背景
在网络通信中，信息的传输无处不在。以HTTP/2和HTTP/3为例，二者在时间上紧密相连。HTTP/2于2015年被标准化，而HTTP/3则在2020年
偶然看到一篇介绍香农熵的文章
翻译
2022-08-04 22:48:55
685阅读
熵、条件熵、相对熵、交叉熵和互信息目录信息熵条件熵相对熵和交叉熵互信息笔记仅从机器学习角度理解下面的内容1. 信息熵(Information entropy)熵 (Entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)、信息熵 (information entropy)。首先，我们先来理解一下信息
转载
2024-05-20 16:59:20
108阅读
# 如何实现香农熵Python代码
## 流程概述
首先，让我们看一下整个实现“香农熵Python代码”的流程。我们将使用以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 计算数据集的频率分布 |
| 3 | 计算香农熵 |
| 4 | 实现代码 |
## 具体步骤
### 步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导
原创
2024-03-13 06:00:08
171阅读
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
在这篇博文中，我们将探讨如何使用R语言计算降水的香农熵。香农熵作为一种有效的信息度量工具，能够帮助我们评估降水数据的复杂性和不确定性。接下来，我们将逐步走过背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用这几个部分。
### 背景定位
在气象学中，降水的变化性与不可预测性是一个长期存在的技术痛点。尤其是在气候变化加剧的今天，准确评估降水的多样性和规律性变得愈发重要。以此为基础，发展香
熵值法是一种用于多指标评价的定量方法，广泛应用于综合评价、质量管理和决策分析等领域。其基本思路是通过计算各指标的信息熵来确定各指标的权重，进而计算出综合得分。熵值法是一种用于综合评价的多指标评价方法。其具体分析思路应该是以下几个方面：数据标准化：由于各指标的量纲不同，需要对原始数据进行标准化处理，以消除量纲的影响。常用的方法是最小-最大标准化（Min-Max Normalization），公式如下
说明：对含年份、城市、指标的面板数据使用熵值法为各指标进行客观赋权，从而得出各城市的综合得分。本文对基于面板数据的熵值法公式做出解释并给出MATLAB代码实现。公式理解1Step1：指标选取。设有个年份，个城市，个指标，则表示第年，第个地级市，第个指标的值。Step2：指标标准化处理。由于不同的指标具有不同的量纲和单位，因此需要进行标准化处理。正向指标（数值越大越好）标准化： ；负向指标（数值越
转载
2023-12-11 10:57:17
34阅读
熵（统计物理与信息论术语） 熵的概念 [1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。但那时熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。它在控制论、概率论、数论、天体物理
转载
2023-12-27 14:04:24
87阅读
信息论与信息熵是 AI 或机器学习中非常重要的概念，我们经常需要使用它的关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。在本文中，我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础，再由最大似然估计推导出 KL 散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。
原创
2021-07-09 14:19:15
156阅读
一、主成分分析法背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而
转载
2024-09-23 18:54:19
112阅读
决策树一、介绍二、DT简单实践1、分类2、回归理论1）公式及概念（1）信息增益（2）信息增益比（3）基尼系数2）不同的生成算法3）关于剪枝4）例子python实现在scikit-learn中 一、介绍决策树(decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进
转载
2023-12-16 07:32:19
97阅读
程序名称##改进熵权法计算(matlab版+python版)程序功能(对象)适用于对两个及以上的对象进行综合评估；客观赋权法：改进熵权法(输入各评估对象的指标原始值)输出：评估对象的客观权重以及综合评分值对比改进需求：传统熵权法在所有熵值趋近于1时熵值微小的差距将引发熵权成倍变化!!!应用领域：根据需求而定，博主研究领域是配电网评估以下均在该领域计算改进熵权法的理论分析在编程之前首先需要学习相关内
转载
2024-04-19 20:09:23
40阅读
python基础python是一种高级编程语言，而编程语言分为3种编程语言 编程语言是一种人与计算机沟通的工具。 编程就是就将人的需求通过攥写编程语言命令计算机完成指令。 编程的意义在于将人类的生产力从简单的重复劳动中解放出来。编程语言的发展史：1.机器语言：以二进制为基础的，能够直接与计算机交流的语言，特点是能够直接操作硬件。 优点：计算机能够直接读懂，执行速度最快。
转载
2024-06-19 05:25:55
66阅读
文章1.1 层次分析法层次分析法介绍：问题引入： 评价类模型是最基础的模型之一，往往对应着生活中一些很实际的问题。例如，高考结束了，你是选择南大还是武大呢？已知今天空气中几种污染气体的浓度，如何确定空气质量等级呢？放假想要出去旅游，有好几个备选目的地，如果只能选一个，该去哪里呢？基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层（层次的来源），并通过
转载
2024-08-14 20:08:34
151阅读
一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
转载
2023-08-07 20:02:35
651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|
