使用k-means算法对数据进行聚类之后，通常需要验证一下聚类的效果。常用的验证方法包括entropy、purity、precious、F-measure、Recall，本文只介绍entropy和purity算法。 Entropy： 对于一个聚类i，首先计算。指的是聚类 i 中的成员（member）属于类（class）j 的概率，。其中是在聚类 i 中所有
发表时间：2020（AAAI 2021） 文章要点：这篇文章提出Propositional Logic Nets (PROLONETS)，通过建立决策树的方式来初始化神经网络的结构和权重，从而将人类知识嵌入到神经网络中作为初始化warm start，然后进行强化学习。 具体的，就是先把任务划分成很多个和状态相关的决策节点，通过赋予权重
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。 其中x是二维张量，是全连接层的输出；y是样本标签值。x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数，表示loss的值。 举例说明 x =
Entropy Uncetainly measure of surprise higher entropy = less info \[Entropy = -\sum_i P(i)\log P(i) \]Lottery import torch a = torch.full([4], 1/4.) a * torch.log2(a) tensor([-0.5000, -0.5000, -0.5000, -0.5000]) -(a * torch.log2(a)).sum() tensor(
FrozenLake是gym的另一个grid world环境。其环境简单的栅格地图，有四种栅格状态，分别用字母SFHG表示，下面是一个地图的例子： SFFF (S: starting point, safe) FHFH (F: frozen surface, safe) FFFH (H: hole, fall to your doom) HFFG (G: goal, where the frisbee is located)
基础概念 信息熵 当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 pk ，则 D 的信息熵定义为： 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。信息熵越低，则样本的纯度越高。 条件熵 在已知样本属性a的取值情况下，假设离散属性 a 有 V 个可能的取值样本集合中，属性 a 上取值为av 的样本集
entropy 求局部熵，熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码，返回编码的最小值。 函数格式： entropy(image, selem） selem表示结构化元素，用于设定滤波器。 from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.mor
CE：Categorical Cross Entropy 多目录交叉熵 BCE：Binary Cross Entropy 二分类交叉熵 在二分类中：类型为1时，越靠近1，loss值越小；同理0也如此 MSE：均方误差 ，均方误差（MSE）是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数
简单的决策树 1. 本篇文章介绍 这篇文章旨在介绍最简易的决策树以及其复现代码，让大家基本了解决策树的基本流程，而不是被各种其它的诸如数据处理，剪枝等操作给搞迷糊了。 我的学习流程就是喜欢先把最核心的过程和基础学懂，然后基于这个前提，再去深入学习相关的深入的知识，让自
Where Comes The Name "Softmax"? When I was learning multiclass classifiers such as SVM and Neural Networks, "Softmax" came across to my mind with some mystery in its name. I was wondering why it was named so, and whether there was &
1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够
语义分割损失函数 在文章开始之前先贴出参考：A survey of loss functions for semantic segmentation,代码地址,语义分割资源综述。我主要是参考这两个方面，然后其他更多资料也可以自行Google一下。本文章主要是以A survey of loss functions for semantic segmentation为主展
熵与热力学 本节相关推荐 卡罗尔·德韦克《终身成长》 维克多·弗兰克《活出生命的意义》 熵和热力学第二定律 爱因斯坦说，你可以不懂相对论，可以不懂牛顿力学，但是你不能不懂热力学第二定律和熵，因为它真的对指导我们的生活有着巨大的价值。 了解熵的原理，其实可以为我们生活中
决策树的学习过程：利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。学习通常包括特征选择、决策树的生成、决策树的修剪三个步骤。 决策树的预测过程：对新的数据，利用决策树模型进行分类。 决策树的类别划分： 用于解决分类和回归问题的监督学习模型概率模型：模型取条件概率
导读 通常决策树一共有三种实现方法，分别是ID3、C4.5和CART（Classification And Regression Tree，即分类回归树），回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题： 数据是怎么分裂的（ID3、C4.5、CART） 如何选择分类的属性（哪个属性作为根节点，哪个属性作为子节点） 什么时候
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F）。二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funt
转载自:https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/ 上 中 前文概要： 比如一个密文有50%的概率要使用，那么我们可以花50%的密文空间来让这个密文简短一些。如果这个密文只有1%的概率用到，那么只花1%的代价来表示这个密文。 Calculating Entropy Recall that the
# 计算梯度值(?) def gradient(X, Y_label, w, b): # This function computes the gradient of cross entropy loss with respect to weight w and bias b. y_pred = forward(X, w, b) pred_error = Y_label - y_pred w_grad = -np.sum(pred_error * X.T, 1)
pytorch四种loss函数 cross_entropy vs nll_loss cross_entropy vs nll_loss 适用于k分类问题 >>> labels = torch.tensor([1, 0, 2], dtype=torch.long) >>> logits = torch.tensor([[2.5, -0.5, 0.1], ... [-1.1, 2.5, 0.0], ...
学习目录： 决策树内容目录： 一.决策树作用： 这是我们判断这是个好瓜还是坏瓜的决策流程，决策树的作用： 1.帮助我们选择用哪个特征先做if，用哪个特征后做if，能最快的判断出这是好瓜还是坏瓜 2.帮助我们确定特征中作为划分标准的数值 二.原理推导 三.代码预测： 案例对比：比
今天以周志华老师的西瓜为例，复盘一下三种决策树算法。 文章目录 信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法） 数据： 信息增益（ID3算法） 信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。分类的目的是为了使同一类别的数据尽可能“纯净”，因此追求尽量小的信息熵。
总是很容易忘记一些专业术语的公式，可以先理解再去记住 1.信息熵（entropy） 反正就是先计算每一类别的占比，然后再乘法，最后再将每一类加起来 def entropy(sr): """计算信息熵，以一个明细的观测点序列为输入 \n 参数: ---------- sr: series, 一列明细数据，非统
文章目录 什么是决策树熵、条件熵ID3、C4.5CART 什么是决策树 决策树可以简单理解为是一种根据特征信息不断分裂，直至达到某一阈值（可以是max_depth、min_node_leafs等）分裂结束，就是一串的if…then…结构。那么谁作为第一个if判断的特征呢？这就需要熵、条件熵、信息
