熵以及熵函数0.前言为了发现组合关系，在这里引进熵以及熵函数的概念。1.问题引入（1）引题1在上次课我们知道，具有组合关系的词汇往往是共同出现，那么问题来了：当“eat”出现的时候，什么词也会同时出现呢（包括左边和右边）？ （2）引题2上面的这个来自上节课的问题其实可以一般化，即预测词W是否出现在这篇文本里，如下图所示： 下面哪个词更有可能出现呢？ 2.进
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2024-09-11 12:35:20
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一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
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2024-04-14 20:59:31
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文章目录一、什么是scikit-learn二、使用scikit-learn的常见步骤三、scikit-learn的主要应用场景四、scikit-learn提供了哪些算法模型1、监督学习分类算法：回归算法：2、无监督学习聚类算法：降维方法：五、常用函数解释1、train_test_split 划分训练集和测试集2、accuracy_score 准确率3、cross_val_score 交叉验证4、
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2024-09-09 21:54:46
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1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
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2024-01-02 12:18:52
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样本熵（Sample Entropy）是一种用于量化时间序列中复杂性和不确定性的方法。在信息科学、数据分析等领域，了解时间序列的样本熵对于揭示其潜在结构和模式具有重要意义。本文将详细记录如何在Python中实现样本熵的计算，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及故障排查等方面。
## 环境预检
在开始之前，我首先确认了我的计算环境与项目需求的兼容性。以下是我使用的环境规格与兼容
关于本博客的说明： 本次博客主要分享样本熵（Sample Entropy, SampEn, SE）的理论相关知识及其代码实现.一、理论基础**样本熵(SampEn)**是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法，在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用[1]. 由于样本熵是近似熵的一种改进方法，因此可以将其与近似熵联系起来理解.算法表述如下：设存在一个以等时间间隔
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2024-07-02 05:53:37
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近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
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2024-01-29 15:26:31
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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，
# 实现多尺度样本熵的Python指南
## 引言
样本熵（Sample Entropy）是一种用于衡量时间序列复杂度的指标，它在生物信号处理以及其他领域具有广泛应用。多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy）则是在多尺度分析的框架下，对样本熵的进一步拓展。本篇文章将引导你完成多尺度样本熵的实现，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概述
为了实现多尺度样本熵，我们可
# 多尺度样本熵的实现与理解
## 概述
多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy, MSE）是用于量化时间序列复杂性的一种方法，能够反映动态系统的不可预测性和复杂性。该方法在生物信号分析、经济学等诸多领域中广泛应用。对于刚入行的开发者来说，理解其流程和实现是非常重要的。本文将详细阐述如何在Python中实现多尺度样本熵，并提供示例代码，帮助你快速上手。
## 实现步
1. 样本数据集样本集简介： 样本集有8个example样本 每个样本有3个特征(身高，房子，性格)，1个分类结果refuse或者agree 身高取值范围={high, low} 房子取值范围={no, yes}&
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2024-05-30 22:40:48
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关于近似熵、样本熵、模糊熵原理可以参考该文章：模糊熵、样本熵、近似熵都是什么？反映了什么？ 近似熵python实现：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def Approximate_Entropy(x, m, r=0.15):
"""
近似熵
m 滑动时窗的长度
r 阈值系数 取值范围一般为：0
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2024-01-02 10:49:31
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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
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2023-12-27 14:04:24
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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
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2024-09-23 18:54:19
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译者 | VK
【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。概述学习什么是损失函数以及它们如何在机器学习算法中工作损失函数实际上是我们经常使用的技术的核心本文介绍了多种损失函数与它们的工作原理以及如何使用Python对它们进行编程介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如
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
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2024-08-14 20:08:34
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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。
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2024-06-19 05:25:55
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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
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2024-04-19 20:09:23
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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
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2023-08-07 20:02:35
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# 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|
