機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什么是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕學習、拒絕提升的人是沒有未來的，也只有努力才能變成自己想成為的人”。 下圖是對熵的一個簡單描述： 熵可以理解為是一種對無序狀態的度量方式。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) 這一詞最初來源於熱力學。1948年，克勞德·愛爾伍德·香農將熱力學中的熵引入信息論，所以也被稱為香農熵 ...

一、定義： 有n個訓練樣本Zn={zi(xi,yi), i=1,2,...,n},定義N(Zn)為函數集中的函數能對樣本分類的數目。 解釋：xi 代表特征向量如d維特征向量，yi代表一個標記如0或1, 因此zi就是對一個特征的標記，Zn中有n個樣本，可能的標記方式2n ...

目錄 信息熵 條件熵 相對熵 交叉熵 總結 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 這一詞最初來源於熱力學。1948年，克勞德·愛爾伍德·香農將熱力學中的熵引入信息論，所以也被稱為香農熵 (Shannon entropy)，信息熵 ...

關於交叉熵在loss函數中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵，發現自己對交叉熵的理解有些 ...

如何理解機器學習和統計中的AUC？ 分三部分，第一部分是對 AUC 的基本介紹，包括 AUC 的定義，解釋，以及算法和代碼，第二部分用邏輯回歸作為例子來說明如何通過直接優化 AUC 來訓練，第三部分，內容完全由 @李大貓原創——如何根據 auc 值來計算真正的類別，換句話說，就是對 auc ...

1. 　　(1)熵的概念的引入，首先在熱力學中，用來表述熱力學第二定律。由玻爾茲曼研究得到，熱力學熵與微　　觀狀態數目的對數之間存在聯系，公式如下： 　　 　　信息熵的定義與熱力學熵的定義雖然不是一個東西，但是有一定的聯系，熵在信息論中表示隨機變量不確定度的度量。一個離散隨機變量X與熵H(X ...

　　熵（entropy）、KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）在機器學習的很多地方會用到。比如在決策樹模型使用信息增益來選擇一個最佳的划分，使得熵下降最大；深度學習模型最后一層使用 softmax 激活函數后 ...