1 自编码器 特征提取是无监督学习中很重要且很基本的一项任务，常见形式是训练一个编码器将原始数据集编码为一个固定长度的向量。自然地，我们对这个编码器的基本要求是：保留原始数据的（尽可能多的）重要信息。 那么我们怎么知道编码向量保留了重要信息呢？一个很自然的想法是这个
1.相对熵,KL散度 \(真实分布p(x),近似分布q(x)对其建模,则分布p(x),q(x)之间的相对熵/KL散度为\) 注意KL\((p||q)\ne\)KL\((q||p)\),相对熵不是一个对称量 \(KL散度可以看做是两个分布p(x)和q(x)之间不相似程度的度量\) 2.KL散度的近似公式 \(对于p(x),可以用q(x|\theta)来近似这
MICMIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方
一、点互信息算法 点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下： p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方） p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数） p(word2）是word2出现的概率（word1出现的次数/
paper:https://arxiv.org/pdf/1910.10699.pdf abstract: 问题： knowledge distillation忽视了structural knowledge 实验结果： 新方法产生了优化，有的时候甚至是test中的top 1 method : 目标： 最大化互信息，让不同的输入尽可能映射到不同的值，相同的输入在T和S模式下映射的值尽可
文章目录 前言纯度(purity)纯度的计算Python代码 标准互信息(NMI)熵互信息标准互信息MI 和 NMI的计算实现 Python 版 调整互信息(AMI)示例代码 兰德系数(Rand Index)示例代码 调整兰德系数(Adjusted Rand index)示例代码 前言 本文主要介绍聚类算法的一些常见评测指标。
特征提取算法 特征提取算法分为特征选择和特征抽取两大类 特征选择 常采用特征选择方法。常见的六种特征选择方法： DF(Document Frequency) 文档频率DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性 MI(Mutual Information) 互信息法互信息法用于衡量特征词与文档类别
信息量 信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量 \(I(x)\) 可以定义如下： \[I(x) := log(\frac{1}{p(x)}) \]信息熵/熵 表示随机变量不确定性的度量，熵就是用来表
由于在文本处理中会用到互信息所以做一下总结 pmi（Pointwise Mutual Information）： 如果a和b不相关值为1。当ab条件独立时，p(a|b) = p(a)此时pmi为0。 如果ab的联合概率越大则该值越大。 在文本处理中经常会遇到计算pmi 其中 p(a,b) 为 a和b共现的次数/总字符数（如果ab均代表字符的
本节主要讲解了信息论里面的一些基础概念。更详细的可以参考（https://zhuanlan.zhihu.com/p/26551798或者https://zhuanlan.zhihu.com/p/36192699或者https://www.zhihu.com/question/304499706/answer/544609335） 1. 熵 熵是很常见的概念，也是决策树里面的基础。它可以衡量事件
本文介绍一种知识蒸馏的方法（Variational Information Distillation）。 1. 核心思想 作者定义了将互信息定义为： 如上式所述，互信息为 = 教师模型的熵值 - 已知学生模型的条件下的教师模型熵值。 我们有如下常识：当学生模型已知，能够使得教师模型的熵很小，这说明学生模型以及获得了
1 数据源处理、分词 分词就是为了削弱相关性，降低对词序的依赖。但是有些词之间是存在依赖关系的，新词发现就是为了挖掘出聚有强依赖关系的词语。 2.1 基于凝聚度和左右熵计算自由度的新词发现 https://github.com/hellonlp/hellonlp/tree/master/ChineseWordSegmen
主要阐述互相关系数和互信息的区别和联系，先说结论： 对于高斯分布，两者是等价的，且存在转换公式，当\(X\)与\(Y\)互相关系数为零时，两者相互独立，且互信息为零；当互相关系数为\(\pm1\)时，两者完全相关且互信息为无穷大，转换公式： \[I(X,Y)=-\frac{1}{2}\log(1-r^2) \] 一般情形，互相关系数只
基本概念 总结一些基本概念，包括自信息、信息熵、联合熵、条件熵、互信息、条件互信息以及交叉熵等等。 自信息 自信息是对某一事件发生时所带来的信息量做了一个量化。 信息是一个比较抽象的概念，一条信息所包含的信息量和它的不确定性有直接的关系， 而自信息就是把信息的度量等价于
[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布，然后再来学习节点嵌入（匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布）。
转自：https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6004075.html 1.概念 两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。 不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p
特征选择过滤法之方差选择、双样本t检验、方差分析、相关系数法、卡方检验、互信息法 目录
介绍 当你有面对一大堆特征手无足措的时候，这时候你应该先考虑生成一个特征效用矩阵： 特征效用矩阵又叫互信息，互信息与相关系数类似，都是衡量两个数值的关系的，但区别是相关系数只能检测线性关系，而互信息可以检测任何一种关系。
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR 2019）和InfoGraph（ICLR 2020），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DGI & InfoGraph 一、背景知识 图谱预训练作
标准化互信息NMI计算步骤: Python 实现 代码： ''' 利用Python实现NMI计算''' import math import numpy as np from sklearn import metrics def NMI(A,B): # 样本点数 total = len(A) A_ids = set(A) B_ids = set(B) # 互信息计算 MI = 0 eps
特征选择的目标 构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限，所以特征选择的目标大概如下： 提高预测的准确性； 减少模型的运行
点互信息PMI（Pointwise Mutual Information）这个指标来衡量两个事物之间的相关性（比如两个词）。 在概率论中，我们知道，如果x跟y相互独立，则p(x,y)=p(x)p(y)。 二者相关性越大，则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解，在y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本身出现的
论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. “ Mutual information neural estimation .” International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计，上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MI
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。 设两个随机变量 ( X
https://mp.weixin.qq.com/s/tgLfQocAmy8bS3Dquwty3g By 超神经 场景描述：今天写的这位长者，也是位不得了的人物——香农，学界尊称他为「信息科学之父」。香农的信息论里的一些贡献，也实际影响了AI 的发展，在深度学习大行其道的今天，促生了许多实际的应用。 关键词：信息论 深度学习 熵
