python normalized mutual information 深入理解Python中的归一化互信息 在数据科学和机器学习的领域,评估和比较不同分组或聚类的质量至关重要。其中,互信息(Mutual Information, MI)是一种衡量两个变量之间依赖关系的指标。为了更好地比较不同大小的数据集,通常使用归一化互信息(Normalized Mutual Information, NMI)。本...
1、简介 通过计算两个图片的互信息来表征他们之间的相似度,如果两张图片尺寸相同,还是能在一定程度上表征两张图片的相似性的。 但是,大部分情况下图片的尺寸不相同,如果把两张图片尺寸调成相同的话,又会让原来很多的信息丢失,所以很难把握。 经过实际验证,此种方法的确很难把握。 2、代码示例 测试图片点击进行下...
1 How to compute the shannon entropy and mutual information of N variables 5 Normalized Mutual Information by Scikit Learn giving me wrong value 0 nan in interp1d scipy 4 Calculating mutual information in python returns nan 0 Computing information content in Python 0 mutual information pyth...
I get the concept of Mutual Information and feature selection, I just don't understand how it is implemented in Python. What I do is that I provide the mutual_info_score method with two arrays based on the NLP site example, but it outputs different results. The other interesting fact is...
还有个python的版本http://blog./2010/10/mutual-informationmi-and-normalized-mutual-informationnmi-for-numpy.html,这个感觉很靠谱,作者对nmi的理解和我是一样的。 我的理解来自wiki和stanford,其实很简单,先说一下问题:例如stanford中介绍的一个例子: ...
还有个python的版本http://blog.sun.tc/2010/10/mutual-informationmi-and-normalized-mutual-informationnmi-for-numpy.html,这个感觉很靠谱,作者对nmi的理解和我是一样的。 我的理解来自wiki和stanford,其实很简单,先说一下问题:例如stanford中介绍的一个例子: ...
mutualInformation(numFeaturesToKeep = 1000, numBins = 256, ...) 参数 numFeaturesToKeep 如果要保留的特征数指定为n,则转换会选取与依赖变量具有最高互信息的n个特征。 默认值为 1000。 numBins 数值的最大箱数。 建议使用 2 的幂。 默认值为 256。
mutual-informationself-supervised-learningsequential-recommendation UpdatedNov 22, 2020 Python MasanoriYamada/Mine_pytorch Star202 Code Issues Pull requests MINE: Mutual Information Neural Estimation in pytorch (unofficial) pytorchmutual-information UpdatedSep 1, 2018 ...
pythonnaive-bayesjupyter-notebookipynbmutual-informationk-fold-cross-validationvariance-threshold UpdatedApr 29, 2022 Jupyter Notebook manifolded/shannon-feature-selection Star0 Code Issues Pull requests Evaluating Shannon entropy/mutual information as a tool for feature selection in Data Science. ...
`mutual_info_classif`是scikit-learn库中的一个函数,用于计算两个分类变量之间的互信息(Mutual Information)。这个函数主要用于特征选择,通过计算特征与目标变量之间的互信息,可以评估特征对于分类任务的贡献。 `mutual_info_classif`函数的`discrete_features`参数是一个可选参数,用于指定哪些特征是离散的。默认情况下,...