交叉验证 交叉熵 互信息

最新推荐文章于 2025-04-08 09:15:50 发布
最新推荐文章于 2025-04-08 09:15:50 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaobei2354717/article/details/39048119
版权
jiaobei2354717
关注
Feature selection：特征选择也是一类经典机器学习技巧，可以有效提高模型的泛化能力。常见的特征选择方法包括信息论-互信息、卡方检验、递归消除法等。本文主要讨论递归消除法的工作原理和操作
AI天才研究院
08-29 558
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着互联网、云计算等新技术的发展，数据量不断增长。而在处理海量数据时，过拟合问题（overfitting）尤为严重。越是复杂的模型，训练集上的表现就越好；而在测试集上表现却差。过拟合指的是模型在训练集上取得较好的性能，但在实际应用中却不能很好地泛化到新的数据集上。
AI驱动的精准医疗中的提示词个性化
AI天才研究院
01-09 1224
第一部分: 引言与背景 1.1 AI与精准医疗概述 1.1.1 问题背景 在当今时代，医疗行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着人口老龄化趋势加剧、慢性病发病率上升以及医疗资源分布不均，传统以疾病治疗为主的医疗模式已经无法满足现代医学的需求。传
信息论知识：互信息、交叉熵、KL散度
简单快乐
07-05 5776
信息论的基本想法是一个不太可能的事件居然发生了，要比一个非常可能的事件发生，能提供更多的信息。消息说：‘‘今天早上太阳升起’’ 信息量是如此之少以至于没有必要发送，但一条消息说：‘‘今天早上有日食’’ 信息量就很丰富。 我们想要通过这种基本想法来量化信息。定义三个性质 非常可能发生的事件信息量要比较少，并且极端情况下，确保能够发生的事件应该没有信息量。 较不可能发生的事件具有更高的信息量。 ...
熵，交叉熵，互信息
woshiliulei0的专栏
07-26 526
一，熵(信息熵) 1.定义 信息熵描述的是对随机变量不确定性的度量，不确定性越大，信息熵值就越大。 2.公式 Lθ(x)=−p(x)log(p(x))L_\theta(x) =- p(x)log(p(x))Lθ​(x)=−p(x)log(p(x)) 二，交叉熵 2.公式 Lθ(x)=−p(x)log(q(x))L_\theta(x) =-p(x)log(q(x))Lθ​(x)=−p(x)log(q...
熵、交叉熵、条件熵、互信息
Hello Word!
05-27 513
关于softmax和交叉熵：probability，odds，logit, softmax, logSoftmax，交叉熵 熵： 随机事件X有n种可能发生的情况，每种情况发生的概率为pip_ipi​ H(X)=−∑i=1npilog(pi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n} p_ilog(p_i)H(X)=−i=1∑n​pi​log(pi​) 交叉熵： 度量两个概率分布p、q之间的差异，yiy_iyi​服从q分布，pip_ipi​服从p分布 Ci=−∑j=1Cyjlog(pj)C_i = -\sum
谈谈：熵、交叉熵、互信息、KL散度
Matt_sh的博客
06-06 685
熵相关
熵，条件熵，互信息，交叉熵
weixin_33836874的博客
11-27 490
熵 定义：用来度量信息的不确定程度。 解释：熵越大，信息量越大。不确定程度越低，熵越小，比如“明天太阳从东方升起”这句话的熵为0，因为这个句话没有带有任何信息，它描述的是一个确定无疑的事情。 例子：假设有随机变量X，用来表达明天天气的情况。X可能出现三种状态 1) 晴天2) 雨天 3)阴天 每种状态的出现概率均为P(i) = 1/3，那么根据熵的公式： 可以计算得到 H(X...
【算法梳理】决策树
m0_38019841的博客
01-08 596
目录 1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景 3. 回归树原理 4. 决策树防止过拟合手段 5. 模型评估 6. sklearn参数详解，Python绘制决策树 1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度） 熵（信息熵） 度量样本集合纯度最常用的指标。假设样本集合...
AI大模型在电商平台商品分类优化中的应用
AI天才研究院
11-05 499
AI大模型在电商平台商品分类优化中的应用 关键词 AI大模型，电商平台，商品分类，优化，深度学习，自然语言处理 摘要 本文深入探讨了AI大模型在电商平台商品分类优化中的应用。首先介绍了AI大模型的基础知识，包括其基本概念、发展历程、核心特点
【第一部分：机器学习基础入门】【1.机器学习的核心概念与应用场景解析】
最新发布
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-08 233
机器学习是通过算法使计算机系统具备从数据中自主发现规律的能力的技术体系。其核心在于：给定输入数据集X和预期输出Y（对于有监督学习），通过数学建模寻找X→Y的映射关系，最终实现对新输入数据的准确预测。传统编程：输入+规则→输出机器学习：输入+输出→规则。
调试经验——TensorFlow中的交叉熵函数验证
预见未来to50的专栏
03-01 277
在运行吴恩达深度学习作业的过程中，出现了TensorFlow交叉熵函数：tensorflow.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。 为了验证该函数的运行结果与数学公式是否一致，在Excel中进行了验证。 Excel运算结果： Tensorflow代码： # GRADED FUNCTION: cost def cost(logits, labels): """ Computes the cost using the sigmoi...
【Tensorflow】【损失函数】交叉熵数据验证（上）---CategoricalCrossentropy多分类
胡侃有料的博客
03-12 1663
every blog every motto: You can do more than you think. 0. 前言 对交叉熵的具体过程用数据进行验证 1. 正文 1.1 基本概念 1.1.1 信息量 信息量用来衡量一个事件的不确定性。 事件发生概率越大，(不确定性越小）其所含信息越小。 事件发生概率越小，（不确定性越低）其所含信息越大。 例子： 太阳从东边升起（发生概率大，信息少） 月球有生物（发生概率小，信息大） 中国队进世界杯决赛（发生概率低，信息大） 由上面我们知道，信息量可由事件
交叉熵，相对熵（KL散度），互信息（信息增益）及其之间的关系
qq_41978536的博客
04-04 6496
刚刚查了点资料，算是搞清楚了相对熵与互信息之间的关系。在这里记录一下，后面忘记的话可以方便查阅。 首先，同一个意思的概念太多也是我开始搞混这些概念的原因之一。 首先说一下编码问题： 最短的平均编码长度 = 信源的不确定程度 / 传输的表达能力。 其中信源的不确定程度，用信源的熵来表示，又称之为被表达者，传输的表达能力，称之为表达者表达能力，如果传输时有两种可能，那表达能力就是log22=1log_...
信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导
qq_45802280的博客
12-01 941
各种熵理论的推导整理，包括信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息
交叉熵以及通过Python实现softmax_交叉熵（tensorflow验证）
qq_40326280的博客
02-01 1662
文章目录交叉熵（Cross Entropy）信息论相对熵交叉熵机器学习中的交叉熵为什么要用交叉熵做损失函数？分类问题中的交叉熵softmaxsoftmax_cross_entropy求导Python实现单分类softmax_交叉熵 交叉熵（Cross Entropy） 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和
交叉熵损失函数、全连接、激活函数与GPU加速、visidom可视化、交叉验证、Regularzation、设置动量、EarlyStop，Dropout、池化
shananshuibei的博客
04-24 164
全连接 激活函数与GPU加速 Regularzation就是正则化 动量，函数的凸优化，训练的小trick
交叉验证 cross_validation
sinat_28981497的博客
05-23 452
from sklearn.datasets import load_boston, load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np from sklearn import preproces
数据挖掘笔记-特征选择-期望交叉熵
PURSUE ONE PIECE
08-14 7981
期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下 其中， P(t)表示特征t在文本中出现的概率， P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率， P(ci|t)表示文本包含特征t时属于类别c的概率，|c|表示类别总数。如果特征t和类别强相关，即P(ci|t)大，并且相应的P(ci)又比较小，则说明特征t对分类
文本挖掘与分类：从关联规则到信息检索
在模型评价阶段，常用的评估指标有准确率、召回率、F1分数等，通过交叉验证或者独立的测试集来验证模型的性能。此外，文本挖掘领域也在不断发展，国内外的研究者持续探索新的方法和技术，如深度学习模型在文本分类中...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值