counts = counter(x)#每个变量出现的次数prob = [i/len(x)foriincounts.values()]# 每个变量发生的概率return-sum([i*math.log(i)foriinprob])# 计算信息熵x = np.array([2,3,4,1,1,3,4,5,6,2,1,3,4,5,5,6,7,3,2,4,4,2])print(entropy(x))...
output: entropy of the list of char """ char_freq_dic = dict(Counter(char_list)) entropy = (-1)*sum([ char_freq_dic.get(i)/len(char_list)*np.log2(char_freq_dic.get(i)/len(char_list)) for i in char_freq_dic]) return entropy def Entropy_left_right_filter(condinate_words,t...
信息熵(Information entropy)的定义:对于一个样本集 D ,第 k 类样本所占的比例为 p_k\;(k=1,2,...,K), K 为该样本集的类别数,则样本集 D 的信息熵为\mathrm{Entropy}(D) = -\sum_{k=1}^{K}{p_k\operatorname{log}_2 p_k}\\\mathrm{Entropy}(D) 值越小,则样本集 D 所包含的样本越...
"""new_words=[]forwordinword_freq_dic:iflen(word)==1:passelse:p_x_y=min([word_freq_dic.get(word[:i])*word_freq_dic.get(word[i:])foriinrange(1,len(word))])mpi=p_x_y/word_freq_dic.get(word)ifmpi>min_p:new_words.append(word)returnnew_wordsdefcalculate_entropy(char_list)...
信息熵这个词很令人费解,它英文原文是information entropy,其实一样难以理解。因为entropy本身是物理学和热力学当中的概念,用来衡量物体分散的不均匀程度。也就是说熵越大,说明物体分散得程度越大,可以简单理解成越散乱。比如我们把房间里一盒整理好的乒乓球打翻,那么里面的乒乓球显然会散乱到房间的各个地方,这个散乱的...
def informationEntropy(lst): #数据总个数 num = len(lst) #每个数据出现的次数 numberofNoRepeat = dict() for data in lst: numberofNoRepeat[data] = numberofNoRepeat.get(data,0) + 1 #打印各数据出现次数,以便核对 print(numberofNoRepeat) ...
因从问题的关键就是在于如何度量数据的不确定性(Uncertainty)或者是不纯度(Impurity)。常见的不确定性度量方式有:信息熵(Entropy)和基尼系数(Gini Coefficient)。 信息熵(Entropy) 信息熵的公式如下所示: 对于具体的随机变量 ,在实际的操作中我们通常利用其在实际的数据集...
信息熵(entropy)是用来衡量一个随机变量出现的期望值。如果信息的不确定性越大,熵的值也就越大,出现的各种情况也就越多。 其中,S为所有事件集合,p为发生概率,c为特征总数。注意:熵是以2进制位的个数来度量编码长度的,因此熵的最大值是log2C。
机器学习中的数学——信息熵(Information Entropy) 信息熵是1948年克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)从热力学中借用过来提出的概念,解决了对信息的量化度量问题。信息是个 、 人工智能 机器学习 深度学习 信息熵 自信息 原创 wx5822a6c7c2782 ...
条件熵(conditional entropy) 因为相关信息的存在也可以消除不确定性, 比如在自然语言模型中,相比于一元语言模型,二元语言模型除了参考词语本身的概率之外还要借助上下文的信息,因此结果更为准确。 假如说我们想要知道随机变量X的信息熵,同时我们已知在随机变量Y出现时X出现的概率(条件概率)和X,Y同时出现的概率(联合概率...