小文 | 公众号 小文的数据之旅推断统计学的重要作用就是通过从总体中抽取样本构造适当的统计量，由样本性质去推断关于总体的性质。统计量是样本的函数，它不依赖于任何未知参数。常用的统计量包括样本均值、方差、变异系数、峰度、偏度等。正态分布中的几个重要分布：卡方分布、t分布、F分布，称为统计三大分布，常用于样本估计与假设验证。1、卡方分布（连续、离散）定义：设随机变量X1,X2,...Xn互相独立，且X
在处理统计数据和信息理论时，我们常常需要求解离散变量的互信息。互信息（Mutual Information）是衡量两个随机变量之间依赖关系的量度。它在计算机科学、信息论以及机器学习等领域有着广泛的应用。本篇博文将详细阐述如何在 Python 中计算离散变量的互信息，并提供相应的代码示例。
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B{数据预处理}
B
最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》（机械工业出版社）这本书，看了其中第5章：变量编码的方法 内容，总结了主要内容以及做了代码详解，分享给大家。1. 主要知识点在统计学中，将变量按照取值是否连续分为离散变量和连续变量。例如性别就是离散变量，变量中只有男、女、未知三种情况；年龄是连续变量，是1～100的整数（假设100岁是年龄的最大值）。而建模中的预测模型都只
转载
2023-11-17 10:39:39
87阅读
# 计算互信息的基本原理及Python实现
互信息（Mutual Information）是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个随机变量之间的关系。它可以用来判断一个变量包含的信息对另一个变量预测的帮助程度，常用于特征选择、聚类、图像处理等领域。
## 互信息的概念
互信息衡量的是变量之间的依赖关系。简单来说，互信息越大，说明变量之间的关系越强；互信息越小，说明变量之间没有或相对较弱的关系。
标准化互信息NMI (Normalized Mutual Information)常用在聚类评估中。标准化互信息NMI计算步骤Python 实现代码：''' 利用Python实现NMI计算'''
import math
import numpy as np
from sklearn import metrics
def NMI(A,B):
# 样本点数
total = len(A
转载
2023-07-06 10:25:58
552阅读
# 使用互信息法过滤离散数值变量的实现指南
在数据科学和机器学习的世界中，特征选择是构建有效模型的重要步骤之一。尤其对于离散数值变量，互信息法是一种常用的特征选择方法。本篇文章将带你详细了解如何使用互信息法来进行特征选择，并通过示例代码帮助你实现这一过程。
## 处理流程
以下是实现步骤的一个简单流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要
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
转载
2023-11-11 13:22:52
120阅读
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，
转载
2023-12-14 13:37:41
228阅读
计算互信息是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个随机变量之间的依赖关系。通过计算互信息，我们可以确定变量之间的相关性。在本文中，我将详细介绍如何在Python中计算互信息，并通过不同的技术细节呈现整个实现过程。
## 环境预检
在开始之前，确保您的计算环境符合以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
| ------------ | ------------ |
| Py
# 利用Python计算图像的互信息
互信息（Mutual Information）是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的一种量化方法。图像处理中，互信息常用于配准（registration）和融合（fusion）等任务，能够有效地评估两幅图像相似性。本文将详细介绍如何使用Python计算图像的互信息，并提供完整的代码示例。
## 什么是互信息？
在概率论中，互信息定义为一个随机变量中的信息量
一、numpy简介numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库。这种库可用来存储和处理大型numpy数组，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（该结构也可以用来表示numpy数组）。numpy库有两个作用：区别于list列表，提供了数组操作、数组运
转载
2023-10-10 16:41:53
91阅读
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
转载
2023-12-11 07:57:19
280阅读
声学模型的训练一般是基于极大似然准则(ML)，然而ML只考虑正确路径的优化训练，没有考虑降低其他路径的分数，因此识别效果不佳。区分性训练目标是提高正确路径得分的同时降低其他路径的得分，加大这些路径间的差异，因此识别效果更好。1 互信息 区分性训练的其中一个常用准则叫MMI准则，即最大化互信息准则。那么什么是互信息呢？我们先来看看互信息的根源。源头：信息量：一个事件发生的概率越
转载
2023-10-11 21:19:48
500阅读
# 使用 PyTorch 计算互信息的指南
互信息（Mutual Information, MI）是衡量两个随机变量之间信息共享的一种量度。能够有效地计算互信息对许多机器学习任务至关重要，特别是在特征选择和聚类方面。本文将逐步教你如何使用 PyTorch 计算互信息。
## 流程概述
我们将采用以下步骤来实现互信息的计算。下表概述了整个过程：
| 步骤 | 描述
互信息是两个随机变量间相互依赖性的量度，用I(X;Y)表示互信息度量两个随机变量共享的信息——知道随机变量X,对随机变量Y的不确定性减少的程度（或者知道随机变量Y，对随机变量X的不确定性减少的程度举个例子
随机变量X表示一个均衡的六面骰子投掷出的点数，Y表示X的奇偶性。这里我们设X是偶数时，Y=0；X是奇数时，Y=1。如果我们知道X，如X=1，则可以判断Y=1。(失去Y=0这一信息的可能性，Y的不
Task 4 文本表示TF-IDF原理。文本矩阵化，使用词袋模型，以TF-IDF特征值为权重。（可以使用Python中TfidfTransformer库）互信息的原理。使用第二步生成的特征矩阵，利用互信息进行特征筛选。参考资料 使用不同的方法计算TF-IDF值：使用不同的方法计算TF-IDF值 - 简书(https://www.jianshu.com/p/f3b92124cd2b) 如何进行特
# 使用 Python 计算互信息：新手指南
互信息（Mutual Information）是信息论中的一个重要概念，用于量化两个随机变量之间的依赖关系。在数据科学和机器学习中，互信息可以用来评估变量之间的相关性，是特征选择的一个有效工具。本篇文章将带你一步一步实现互信息的计算。
## 流程概述
在开始之前，我们可以把实现互信息的步骤拆分为以下几个简单的部分：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-07 07:30:45
145阅读
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
转载
2024-07-12 07:17:36
32阅读
扣丁学堂Python开发socket实现简单通信功能实例2018-08-21 14:12:38747浏览今天扣丁学堂Python培训老师给大家结合实例介绍一下关于socket实现的简单通信功能，首先套接字(socket)是计算机网络数据结构，在任何类型的通信开始之前，网络应用程序必须创建套接字，可以将其比作电话的插孔，没有它将无法进行通信，下面我们一起来看下一下是如何实现的。常用的地址家族AF_U
转载
2023-12-18 13:12:09
43阅读
字典树原来讲明白了剩下的就是具体实现了，最适合存储和计算词频的数据结构就是字典树，这里给一个讲解的很清楚的链接具体代码代码已开源，需要的点击这个Github
转载
2023-07-13 22:34:23
166阅读
