接下来,我们将计算数据中每个元素的概率并根据香农熵的公式进行计算: defshannon_entropy(data):# 计算元素频率freq=Counter(data)probabilities=[count/len(data)forcountinfreq.values()]# 计算香农熵entropy=-sum(p*np.log2(p)forpinprobabilities)returnentropy# 计算香农熵entropy=shannon_entropy(data)print(f"...
df=df+1 4.4 求各指标在各方案下的比值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 熵值法-计算比重 defnormalize_entropy_calculate_frequency(data,train_split):data_sum=data[:train_split].sum(axis=0)returndata/data_sum df=normalize_entropy_calculate_frequency(df,len(df)) ...
计算公式 在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息熵(Shannon entropy)的差值 1. P(x)表示数据的真实分布,而Q(x)表示数据的观察分布 简单理解 概率分布携带着信息,可以用信息熵来衡量 若用观察分布Q(x)来描述真实分布P(x),还需要多少额外的信息量 1. 2. KL散度是单向...
在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息熵(Shannon entropy)的差值 P(x)表示数据的真实分布,而Q(x)表示数据的观察分布 简单理解 概率分布携带着信息,可以用信息熵来衡量若用观察分布Q(x)来描述真实分布P(x),还需要多少额外的信息量 KL散度是单向描述信息熵差异 数值案例介绍相对熵 假如一个字符发射器...
#熵值法-计算比重defnormalize_entropy_calculate_frequency(data, train_split): data_sum= data[:train_split].sum(axis=0)returndata /data_sum df= normalize_entropy_calculate_frequency(df,len(df)) 4.5 求各指标信息熵、效用、权重 #计算指标熵值,效用,权重defcal_entropy(x): ...
python基于熵值法进⾏综合评价 在多指标的综合加权评价中，确定各项指标的权重是⾮常关键的环节。对各指标赋权的合理与否，直接关系到分析的结论。确定权重系数的⽅法很多，归纳起来分为两类：即主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是由评价⼈员根据各项指标的重要性⽽认为赋权的⼀种⽅法，充分反应专家的...
人工智能(AI)在过去几年中一直处于技术的最前沿,并已进入主流应用,例如专家系统,移动设备上的个性化应用, 自然语言处理中的机器翻译,聊天机器人,自动驾驶汽车等。 但是,AI 的定义在很长一段时间以来一直是一个争论的主题。 这主要是因为所谓的 AI 效应将过去已经通过 AI 解决的工作归类为非 AI。 根据一位著名的...
#选择最好的特征进行数据划分#输入dataSet为二维ListdefchooseBestFeatuerToSplit(dataSet):#计算样本所包含的特征数目numFeatures = len(dataSet[0]) - 1#信息熵H(Y)baseEntropy =calcShannonEnt(dataSet)#初始化bestInfoGain = 0; bestFeature = -1#遍历每个特征,计算信息增益foriinrange(numFeatures):#取出对应...
83-系统信息-03-df和du查看磁盘和目录空间占用 04:53 84-系统信息-04-进程概念介绍 04:38 85-系统信息-05-ps命令基本使用 07:24 86-系统信息-06-top命令基本使用 03:13 87-系统信息-07-kill命令基本使用 06:29 88-其他命令-01-学习目标以及find命令的基本使用 07:14 89-其他命令-02-文件软链接的概念...
shannon entropy calculation Random Forest Random Forest result Random Forest predict probability SVM SVM with diffirent kernels Neural Network Basic Three Layers Network Gradient Boosting for classification GradientBoostingClassifier CNN (Deep Learning) ...