机器学习领域有一个十分有魅力的词：熵。然而究竟什么是熵，相信多数人都能说出一二，但又不能清晰的表达出来。 而笔者对熵的理解是：“拒绝学习、拒绝提升的人是没有未来的，也只有努力才能变成自己想成为的人”。 下图是对熵的一个简单描述： 熵可以理解为是一种对无序状态的度量方式。那么熵又是 ...

原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 ...

一、定义： 有n个训练样本Zn={zi(xi,yi), i=1,2,...,n},定义N(Zn)为函数集中的函数能对样本分类的数目。 解释：xi 代表特征向量如d维特征向量，yi代表一个标记如0或1, 因此zi就是对一个特征的标记，Zn中有n个样本，可能的标记方式2n ...

目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 ...

关于交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些 ...

如何理解机器学习和统计中的AUC？ 分三部分，第一部分是对 AUC 的基本介绍，包括 AUC 的定义，解释，以及算法和代码，第二部分用逻辑回归作为例子来说明如何通过直接优化 AUC 来训练，第三部分，内容完全由 @李大猫原创——如何根据 auc 值来计算真正的类别，换句话说，就是对 auc ...

1. 　　(1)熵的概念的引入，首先在热力学中，用来表述热力学第二定律。由玻尔兹曼研究得到，热力学熵与微　　观状态数目的对数之间存在联系，公式如下： 　　 　　信息熵的定义与热力学熵的定义虽然不是一个东西，但是有一定的联系，熵在信息论中表示随机变量不确定度的度量。一个离散随机变量X与熵H(X ...

　　熵（entropy）、KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）在机器学习的很多地方会用到。比如在决策树模型使用信息增益来选择一个最佳的划分，使得熵下降最大；深度学习模型最后一层使用 softmax 激活函数后 ...