Python 连续分布离散化，计算熵

离散化技术分类连续属性的离散化方法也可以被称为分箱法，即将一组连续的值根据一定的规则分别放到其术语的集合中。 本文介绍了几种监督离散化和非监督离散化的方法。

（搜了一下，好像很少几乎没有关于熵正则的代码，本文就展示一下AC算法中熵正则是如何应用的吧）

同样可以参考Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解_NeilPy的博客-CSDN博客 参考以上公式我们进行如下计算： importtorch.nnasnn importtorch loss=nn.CrossEntropyLoss() input=torch.randn(3,5,requires_grad=True) print(input) target=torch.empty...

由信息论与编码我们能知道计算熵的公式 一、分析rgb文件及计算熵 1、代码 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; #define down 256*256 int main() { unsigned char R[down] = { 0 }, G[down] = { 0 }, B[down] = { 0 }; //R、G、B double R1[256] = { 0 }, G1[256

做特征选择时，有时候会用到计算特征的信息熵，可是离散的好计算，但连续的呢？按照把连续变量离散的方法设置阈值点吗？好像比较麻烦，需要排序， 计算阈值。没有能自动的方法吗？

一、原理数据离散化（也称，数据分组），指将连续的数据进行分组，使其变为一段离散化的区间。根据离散化过程中是否考虑类别属性，可以将离散化算法分为：有监督算法和无监督算法。事实证明，由于有监督算法充分利用了类别属性的信息，所以再分类中能获得较高的正确率。常用的数据离散化方法：等宽分组等频分组单变量分组基于信息熵分组数据离散化所使用的方法需要事先对数据进行排序，且假设待离散化的数据是按照升序排序。1、等...

特征离散化 之 最小熵分箱 最小熵分箱在很多关于分箱的博客中都有提及，但很少有文章着重介绍该算法。因此，单独写篇博客记录一下对该算法的理解。 在介绍该算法之前，需要先了解一下决策树算法 1. 决策树 ...

熵的计算公式： p(x)为概率，全部概率之和为1 假设 probs是网络输出的n分类预测概率，尺寸为[batch_size,n]，那么预测熵的计算代码如下： log_probs = np.log2(probs) shang = -1 * np.sum(probs * log_probs, axis=1) ...

Entropy（熵）算法并不是一个单一的、具体的算法，而是一个广泛的概念，用于描述系统无序程度或信息不确定性的量度。在计算机科学、信息论、热力学等多个领域中，熵都有重要的应用。在计算机科学中，特别是在信息论和机器学习中，熵通常用于评估信息的不确定性和冗余性，以及评估模型的复杂性和泛化能力。信息熵是度量信息不确定性的量。HX−∑x∈XPxlog⁡2PxHX−x∈X∑​Pxlog2​Px)]其中，(P(x)) 是随机变量X取值为x的概率。

ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32] bins = [18,25,35,60,100] #用的是cut函数 cats = pd.cut(ages,bins) print(pd.value_counts(cats))

一、信息熵 信息论的背后是：从小概率事件中学习到更多有价值的信息。而如何对信息进行度量最初起源于1948年香农提出的信息熵。它用于衡量变量的不确定性，变量的不确定性越大，熵也就越大。如热力学中的热熵表示分子状态的混乱程度，熵越大，表示分子状态越混乱。 同时，信息熵在数学上可用信息的期望值表示。 假设对离散型事件，定义的信息为： ...

前言： 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_24975309/article/details/82026022 此博客借鉴一下大佬的 熵值法是计算指标权重的经典算法之一，它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，即信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。 理论（word直接

公式 首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程，交叉熵的函数是这样的： 其中，其中yi表示真实的分类结果。这里只给出公式，关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文。 测试代码（一维） import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLos...

分享几种常见的熵

在上述代码中，我们定义了一个名为entropy的函数，它接受一个数据集作为参数，并返回该数据集的信息熵。该函数先根据输入数据计算每个变量出现的频率，并根据此计算信息熵。其中，H(X)代表随机变量X的信息熵，p(x)代表X的概率分布。利用该公式，我们可以将信息熵的计算转换为计算各个变量出现的概率，并据此计算信息熵。综上所述，我们通过Python实现了信息熵算法，并提供了附有完整代码的文章内容。在以上示例中，我们将[1, 1, 2, 3, 3, 3]作为输入数据，输出则为对应的信息熵1.459。