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信息论

最大相关最小冗余(mRMR)算法

2018-10-272018-10-27 由 xyjisaw

在做特征选择时,可能面临两个问题:特征与类别预测有多大相关性,特征之间有多大冗余度。在特征选择中,“最好的m个特征不 … 阅读更多

分类目录 技术域, 机器学习, 特征选择, 算法标签 信息熵, 信息论, 机器学习, 特征选择, 算法1 个评论

列向量互信息计算通用MATLAB代码

2018-08-10 由 xyjisaw

互信息的定义 正式地,两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为: 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率 … 阅读更多

分类目录 Matlab, 技术域, 机器学习, 高级语言标签 Matlab, 信息熵, 信息论, 机器学习评论

基于互信息的特征选择算法MATLAB实现

2018-08-032020-03-03 由 xyjisaw

在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相 … 阅读更多

分类目录 Matlab, 技术域, 机器学习, 特征选择, 算法, 高级语言标签 Matlab, MIC, 信息熵, 信息论, 机器学习, 特征选择, 算法31 个评论

互信息公式及概述

2018-08-022018-08-01 由 xyjisaw

在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度。不同 … 阅读更多

分类目录 技术域, 机器学习标签 MIC, 信息熵, 信息论, 机器学习4 个评论

英文字母信息熵与冗余度计算Python实现

2018-05-092018-05-07 由 xyjisaw

26个英文字母在平均出现时的信息熵是4.7BIT,而去掉冗余度后的英文字母的信息熵是4.03BIT。

分类目录 Python, 技术域, 机器学习, 高级语言标签 Python, 信息熵, 信息论, 机器学习评论

信息熵(香农熵)概述

2018-05-072018-05-06 由 xyjisaw

简介 1948 年,香农提出了“信息熵”(Shannon entropy/Information entropy) 的概念,才解决了对信息的量化度量问题。 … 阅读更多

分类目录 技术域, 机器学习标签 信息熵, 信息论, 机器学习评论

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