信息增益和马尔科夫

信息增益的计算公式
最新推荐文章于 2025-06-30 07:45:00 发布
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博客提及信息增益的计算公式为 H(Y) - H(Y|X)，这是信息技术领域中关于信息度量的重要内容。

信息增益 H(Y) - H(Y|X)

医疗AI中的马尔科夫链深度应用与Python实现
AllenLV的博客
08-02 3041
马尔可夫模型在医疗领域有广泛应用，包括疾病进展预测、治疗决策优化、生存分析和资源调度。本文通过糖尿病分期案例展示了Python实现方法，包括转移矩阵计算、病程模拟和状态预测。进阶部分引入隐马尔可夫模型(HMM)处理临床检验数据，从观察指标推断隐藏疾病状态。示例代码展示了模型构建、训练和预测过程，适用于慢性病管理等场景。该方法可帮助医疗决策者量化疾病风险，优化干预策略。
信息基础论之马尔科夫信源
06-09
信息基础论之2-1.3马尔科夫信源的课文指导课件
计算信息增益
02-01 704
# -*- coding: UTF-8 -*- from math import log from collections import Counter import csv import numpy as np def createDataSet(): dataSet = np.array([['年龄', '有工作', '有自己的房子', '信贷情况','vqa'] , ...
特征选择之信息增益法
热门推荐
CarlXie
11-18 2万+
在设计分类系统的时候，一个很重要的环节便是特征选择，面对成千上万上百万的特征，如何选取有利于分类的特征呢？信息增益(Information Gain)法则是其中一种比较高效的做法。本文首先介绍理解信息增益(Information Gain)的基本概念，之后介绍如何将其运用在特征选择中，最后以stanford-nlp中利用信息增益法实现特征选择的例子结束本文。 熵(Entropy) 介绍信息
基于马尔科夫链的信道增益估计
weixin_58438203的博客
06-30 282
本课题研究利用马尔科夫链模型对无线通信中的信道增益进行建模与估计，以提高信道状态信息（CSI）预测的准确性与系统的抗衰落能力。无线信道在多径和阴影效应下呈现出随机变化特性，适合用有限状态马尔科夫链（FSMC）进行建模。该方法将信道增益划分为若干离散状态，通过统计历史信道数据估计状态转移概率矩阵，并基于贝叶斯估计或最大似然准则实现对未来信道增益的预测。研究内容涵盖信道状态离散化、转移矩阵构建、稳态概率分析与估计算法设计，广泛适用于认知无线电、自适应调制与资源分配等场景。
马尔科夫不等式和切比雪夫不等式
Shockang的博客
03-06 1414
深度解析马尔科夫与切比雪夫不等式，揭秘其在模型风险评估、资源分配预测及异常检测中的实战价值！内含Python代码示例、批量归一化原理解析、SGD优化策略，以及PAC学习理论应用，通过对比分析与实际案例，助您掌握两大核心概率不等式在AI领域的创新应用。
【二十二周】信息论总结
qq_30043925的博客
11-24 1298
信息论在深度学习中扮演了多重角色，主要体现在设计损失函数（如交叉熵损失）、模型正则化（如信息瓶颈原理）、特征选择与降维（如互信息）、模型评估与解释（如信息增益）、数据压缩与表示（如自编码器）以及生成模型和强化学习的应用中。通过这些方法，信息论不仅帮助设计高效的模型和算法，还促进了对模型行为的理解和解释，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。本文从信息的度量出发，总结了熵和互信息的各种性质和规则，引出了吉布斯不等式和菲诺不等式。
强化学习（一）：强化学习与马尔科夫决策过程
Starry__的博客
01-27 1551
目录1. 强化学习1.1. 负反馈控制1.2. 强化学习参考资料 1. 强化学习 1.1. 负反馈控制 在经典的自动控制原理中，控制信号uuu是根据被控对象的状态进行控制的，同时再考虑被控量的理想值，最终能使被控量的实际值 和 理想值达到一致。 这样的控制作用基于经典的 负反馈思想 u(t)=K(y(t)−ys)u(t) = K(y(t) - y_s)u(t)=K(y(t)−ys​) 而对于离散系统，在kkk时刻施加的控制信号u(k)u(k)u(k) 是指在 kkk时刻观测到了系统状态x(k)x(k)x(
控制理论学习（4）—隐半马尔科夫模型
wumuyanl的博客
11-09 511
隐藏层的真实系统模式对控制器隐藏，可观测层通过发射概率检测系统模式发射的信号形成可观测模式序列。隐藏层的随机过程是一个连续时间其次半马尔科夫过程，在这个过程中，真实的系统模式对控制器是隐藏的；可观测层过程是一个通过真实系统模式的发射概率检测到的可观测模式序列。系统模式和控制器模式通常分别被描述为隐藏模式和可观测模式，它们之间的关系可以通过发射概率来体现。即系统的实际运行模式（如设备的真实工作状态、环境的实际变化情况等）与控制器所依据的模式信息在时间和状态上不完全一致。转移概率：描述隐藏状态之间的转移规律。
深入了解马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)
Steve Wang's blog
07-17 1万+
马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是时序决策(Sequential Decision Making, SDM)事实上的标准方法。时序决策里的许多工作，都可以看成是马尔科夫决策过程的实例。 人工智能里的规划(planning)概念(指从起始状态到目标状态的一系列动作)已经扩展到策略的概念：基于决策理论对于待优化目标函数最优值的计算，策略将所有的时序状态映射到...
自适应事件触发的马尔科夫跳变多智能体系统一致性
01-12
针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少...通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.
具有模式相关时变延迟和部分已知转换率的正马尔科夫跳跃系统的时滞相关输出反馈L-1控制
03-08
文章的核心目标是发展一套充分条件，使得开环系统具有随机稳定性（stochastic stability）和L-1增益性能（L-1-gain performance）。为达到这一目标，作者构建了一类合适的共正型Lyapunov函数（co-positive type ...
一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应估计.pdf
09-27
论文通过引入自适应机制，设计了一个高效的状态估计器和相应的反馈增益更新律，使系统能够实时估计出状态，并在马尔科夫跳变和时滞的影响下保持较高的估计性能。 在论文中，作者进一步通过数值例子验证了自适应状态...
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
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信息论基础第二版：英文经典教程
2. **互信息（Mutual Information）**：衡量两个随机变量之间的相关性，表示知道一个变量后对另一个变量的信息增益。 3. **信源编码（Source Coding）**：研究如何用最少的比特数来表示信息源输出的符号序列，例如...
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