机器学习基础（五十八）—— 香农熵 相对熵（KL散度）与交叉熵

最新推荐文章于 2024-08-09 15:29:41 发布
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1. 香农熵（Shannon entropy）

信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。

如果一个随机变量 X           

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MATLAB实现各种熵：香农熵、条件熵、模糊熵、样本熵等
WW、forever的博客
03-23 1万+
0 引言 信息熵(entropy)的原始定义是离散(discrete)的，后来发展了在连续域上的微分熵(differential entropy)。然而，通常在给定的数据集上，无法知道连续变量的概率分布，其概率密度函数也就无法获得，不能够用微分熵的计算公式。那要如何计算呢？ 一种常见的方式是直方图法，它将连续变量的取值离散化，通过变量范围内划分bins，将不同的变量取值放入一个个bins中，然后统计其频率，继而使用离散信息熵的计算公式进行计算。然而，每个bin应该取多大的范围是很难确定的，通常需要反复计算
决策树的特征选择之1：香农熵、基尼指数、误分类误差
The Zen of Data Analysis
10-02 6594
特征选择是决策树学习的重要内容，本文讨论的特征指标是香农熵： 决策树学习的关键在如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别， 即结点的 “纯度”（purity）越来越高。在分类树中，划分的优劣用不纯度度量（impurity-measure）定量分析。 对于结点m，令Nm为到达结点m的训练实例数，对于根结点，Nm为N。Nm个实例中有N...
10.2 香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵
很嗨
10-07 986
香农熵（Shannon entropy） 信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。 如果一个随机变量XX的可能取值为X={x1,x2,…,xn}X=\left\{x_1,x_2,…,x_n\right\}，对应的概率为p(X=xi)p(X=x_i)，则随机变量XX的信息熵为： H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi)H(X)
机器学习基础（五十八）—— 香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵
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香农熵（Shannon entropy）信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量 XX 的可能取值为 X={x1,x2,…,xn}X=\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}，对应的概率为 p(X=xi)p(X=x_i)，则随机变量 XX 的信息熵为：H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi) H(X)=-\sum
机器学习基础——香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵
优快云博客
04-21 1031

 
 1. 香农熵（Shannon entropy）
 
 
 信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。
 
 
 如果一个随机变量 X 的可能取值为 X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为 p(X=xi)，则随机变量 X 的信息熵为：...
香农熵和熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、损失函数
Traceyfind的博客
08-09 1774
熵、KL散度、交叉熵、损失函数。
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数
m0_62881487的博客
09-26 1万+
1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。
熵、KL散度和交叉熵
xu.hyj
06-22 711
首先我们需要知道，所有的模型都可以看作是一个概率分布模型，包括人脑进行图像分类时也可以看作是一种完美的模型。
信息量、信息熵、KL散度、交叉熵
Roaddd的博客
12-15 1775
信息量 定义：        香农（C. E. Shannon）信息论应用概率来描述不确定性。信息是用不确定性的量度定义的。一个消息的可能性愈小，其信息愈多；而消息的可能性愈大，则其信息量愈少；事件出现的概率小，不确定性越多，信息量就大，反之则少。香农认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个信息消除不确定性的程度。 示例： 1）“明天太阳从东边升起”，信息量为0。 2）“明天我会中500W彩票”，信息量
《混沌映射与比特重组的图像加密》（平萍等）一文的性能分析（二）-- 相关性, 安全性强度, 计算用时分析 (基于Matlab)
只想躺平不想动
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本文是对《混沌映射与比特重组的图像加密》（平萍等）一文中图像加密算法进行的相关性, 安全性, 复杂性分析. 相关性使用指标相关系数r, 安全性使用指标信息熵, 复杂性分析则简单地做了加解密用时与图像大小的曲线图. 内附有其他相关文章的传送门.
机器学习基础1-熵，相对熵，交叉熵、香农熵
陈松灿的博客
06-07 1681
信息量假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： 可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。举个例子，小明平时不爱学习，考试经常不及格，而小王是个勤奋学习的好学生，经常得满分，所以我们可以做如下假设： 事件A：小明考试及格，对应的
整流器电路单相半波整流电路
01-02
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在电子电路的运行过程中，绝大多数电路需要借助直流电源来提供能量。 整流电路的功能原理在于借助电子元件的单一方向导电特性，将带有正负两个电极的交流电转化为仅含单一电极的直流电流。 整流电路可以区分为单相和三相两种类型，以下将着重阐述单相整流电路的相关基础知识。 单相整流电路主要包括单相半波整流、单相全波整流以及单相桥式整流这三种形式。 接下来将逐一进行说明。 1.单相半波整流电路　　单相半波整流电路主要由变压器T、整流二极管D和负载电阻RL构成。 如图1所示。 变压器T将220V的工频交流电，u2降压至几伏或十几伏的交流电，形成变压器T副边输出的电压。 电路通过二极管的单向导电特性实现整流功能。 在U2的正半周期内，二极管D呈现正向导通状态。
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基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理”展开，结合Matlab代码实现，研究在智能电网背景下代理商与用户之间的互动关系。通过建立主从博弈模型，优化代理商的定价策略与电动汽车用户的充电行为，实现供需双方的利益均衡。文中涵盖了电力需求响应、用户用电行为建模、博弈论在电价制定中的应用以及Matlab仿真实现方法，旨在提升能源利用效率与系统经济性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源管理相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于智能小区中电力代理商的动态定价策略设计；②实现电动汽车有序充电管理，缓解电网负荷压力；③支撑学术研究与工程仿真，复现主从博弈在能源管理中的应用案例。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解博弈模型的构建与求解过程，同时可扩展引入碳排放、可再生能源等因素以增强模型实用性。
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kl散度与交叉熵损失区别
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综上所述，尽管两者都基于相同的基础——香农熵的概念展开讨论，但在具体的实现形式及其适用场合方面存在着显著差别。 ```python import numpy as np def kl_divergence(p, q): """Calculate Kullback-Leibler ...
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