机器学习中的信息论

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信息论在机器学习中的实际应用
gongdiwudu的专栏
08-09 2625
如作为一名数据科学家，你可能经常听到“信息论”这个词在机器学习的背景下出现。但究竟什么是信息论，为什么它对机器学习如此重要？在本文中，我们将探讨信息论的基础知识、其关键概念，以及它如何以简单而翔实的方式应用于机器学习。
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
信息论与机器学习
03-08
信息论与机器学习
机器学习相关基础-信息论
UCASer
03-27 564
  联合熵与条件熵   链式法则 H(X,Y)=H(X)+H(Y∣X)H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)H(X,Y)=H(X)+H(Y∣X)   证明： H(X,Y)=−∑x∈χ∑y∈ \begin{aligned} H(X,Y)&=-\sum_{x\in\chi}\sum_{y\in} \end{aligned} H(X,Y)​=−x∈χ∑​y∈∑​​   互信息 I(X;Y)...
机器学习中的数学：信息论(Information Theory)
weixin_45315656的博客
08-30 1588
本博客是阅读Dive into Deep Learning 附录中Information Theory的笔记。信息论对我们理解损失函数很重要，所以学习一些相关的知识很有必要。
信息论及其与机器学习的关系
03-20
机器学习中的许多问题都可以在信息论中找到对应的理论框架，而信息论的发展和完善又可以反过来指导机器学习研究的深入，两者之间的相互作用和影响非常显著。未来，随着大数据时代的到来，信息论与机器学习之间的关系...
机器学习之信息论
YD_2016的博客
01-19 670
条件熵： 信息熵是对观测过程中变量的不确定性的度量，基本公式为： 当X服从均匀分布时，H(x)取得最大值，这也符合感性认识。 从公式可以看出，这是一个熵值的期望，约束为随机变量X，可理解为X约束下对H(Y)的影响，因此这种信息熵被记为H(Y|X)。 信息增益： 有上述公式，感性上容易得出H(Y)大于等于H(Y|X)，因为提供了X的信息，Y的熵值应该变小或者不变，因此有信息增益: G越大，表示...
信息论（机器学习）整理
weixin_42660711的博客
03-14 1739
1.前言 信息论（Information Theory）是数学、物理、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由香农最早提出，主要研究的是信息的量化、存储和通信等方法。 信息指的是一组消息的集合。在机器学习领域，信息论也有着大量的应用，比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等[1]^{\left[ 1 \right]}[1]。 2.熵 熵(Entropy)最早是物理学的概念，在信息论中，熵是用来衡量一个随机事件的不确定性。 2.1自信息和熵 自信息表示一个随机事件所包含的信息量。一个随机事件发生的概率越高，其
机器学习中的一些信息论的概念简介
西檬饭
06-28 673
机器学习和深度学习中常用信息论中的一些概念。 这里只做目录简介，具体的内容参考原文： 信息量 联合熵 条件熵 相对熵 互信息 信息增益 Information Gain 信息增益率 Information Gain ratio 出自：远方的橄榄树 原文链接 https://blog.youkuaiyun.com/light_lj/article/details/52208838 ...
信息论与机器学习：结合的挑战
最新发布
AI天才研究院
01-02 937
1.背景介绍 信息论和机器学习是计算机科学领域的两个重要分支。信息论研究信息的传输、编码、压缩和传输。机器学习则关注于计算机程序能够自主地从数据中学习出规律。然而，信息论和机器学习之间存在紧密的联系，它们在许多方面相互影响。这篇文章将探讨这两个领域的相互关系，并讨论它们在实际应用中的挑战和未来发展趋势。 信息论的发展起点可以追溯到1948年，当时的美国数学家克洛德·艾伯特(Claude Sha...
机器学习基础-22:信息论和信息熵
智能多媒体
09-25 1188
ML&AI-22:信息论和信息熵。熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。在信息论里则叫信息量,即熵是对不确定性的度量。从控制论的角度来看，应叫不确定性。信息论的创始人香农在其著作《通信的数学理论》中提出了建立在概率统计模型上的信息度量。他把信息定义为“用来消除不确定性的东西”。在信息世界，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。
深入理解基于信息论的机器学习模型
科技匠心的博客
04-02 1588
前言   上一篇（https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40192195/article/details/88807562） 简单讲解了信息论的相关知识，今天将信息论实际应用到机器学习模型中，尽量充分讲解每一个点，思路如下：信息论–>决策树–>Bagging–>starcking 1. 决策树   决策树模型作为另一种解决问题的思路。也是工业界常用的模型，因为...
机器学习中的概率和信息论
Vinicier的专栏
01-12 2341
在本文中，我们讨论概率和信息论。概率论是用于表示不确定性陈述(statement) 的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性陈述的公理。在人工智能领域，我们主要以两种方式来使用概率论： 概率法则告诉我们AI系统应该如何推理，所以我们设计一些算法来计算或者近似由概率论导出的表达式； 我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出的AI系统的行为。 信息论是应用数学的一个分支，
机器学习中的一些信息论 information theory
远方的橄榄树
08-15 5040
机器学习中的一些信息论的知识：信息熵 ，联合熵，条件熵，相对熵，互信息
机器学习中的信息论与学习算法探讨
正则化背后的原理与信息论中的熵概念和统计推断中的贝叶斯原理有着紧密联系。 此外，该书还涵盖了诸如神经网络、支持向量机、聚类算法、图模型、贝叶斯网络等现代机器学习领域的关键技术和算法。通过这些算法的学习...
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