最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數論、天體物理、生命科學等領域都有重要應用，在不同的學科中也有引申出的更為具體的 定義，是各領域十分重要的參量。熵由魯道夫·克勞修斯（Rudolf Clausius）提出，並應用在熱力學中。后來在，克勞德·艾爾伍德·香農（Claude ...

信息熵： 利用信息論中信息熵概念，求出任意一個離散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一個隨機變量,它是指某一信源發出某一消息所含有的信息量。一條信息的信息量和它的不確定性有着直接的關系。所發出的消息不同，它們所含有的信息量也就不同。任何一個消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信 ...

最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

計算14通道得腦電數據嗎，將得出的樣本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end ...

1.信息熵及梯度計算 熱力學中的熵：是表示分子狀態混亂程度的物理量 信息論中的熵：用來描述信源的不確定性的大小 經常使用的熵概念有下列幾種： 信息熵、交叉熵、相對熵、條件熵、互信息 信息熵（entropy） 信源信息的不確定性函數f通常滿足兩個條件 ...

定義： p（x）指的是離散型隨機變量的各個情況的概率 例子： 對數的底數為2---如果單位是比特的話 條件熵（期望熵）和信息增益： 注意這個條件是（是否陰天） 信息增益則是總的熵減去條件熵 ...

命名空間:tf.nn 函數 作用 說明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 計算 給定 logits 的S函數 交叉熵。 測量每個類別獨立且不相互排斥的離散分類任務中的概率 ...