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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 相对熵 随机变量 信息熵 机器学习 · 1 年前 目录. 信息熵; 条件熵; 相对熵; 交叉熵; 总结. 一信息熵(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;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 概率分布 交叉熵 相对熵 信息熵 · 1 年前 2017年10月15日 ... 0 前言上"多媒体通信"课，老师讲到了信息论中的一些概念，看到交叉熵，想到这个概念经常用在机器学习中的损失函数中。 这部分知识算是机器学习的先备;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 二项式 神经网络 散度 相对熵 · 1 年前 2017年6月28日 ... Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 交叉熵 相对熵 随机变量 信息熵 · 1 年前 2019年4月26日 ... 该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵文章目录1、信息熵(information entropy)2、条件熵(Conditional entropy)3、相对熵(Relative;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 散度 概率计算 概率分布 相对熵 · 1 年前 相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence）或信息散度（information divergence），是两个概率分布（probability;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 熵值法 axis · 1 年前 2021年5月22日 ... 熵值法是一种依据各指标值所包含的信息量的多少确定指标权重的客观赋权法，某个指标的熵越小，说明该指标值的变异程度越大，提供的信息量也就越多，;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 信息熵 · 1 年前 2018年8月27日 ... 熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 熵值 · 1 年前 熵权法，物理学名词，按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 信息熵 · 1 年前 一、熵权法概述. 1.1 信息论基础. 1.2 熵权法介绍. 二、熵权法赋权步骤. 2.1数据标准化. 2.2 求各指标在各方案下的比值. 2.3 求各指标的信息熵. 2.4 确定各指标的权重. |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · ros 概率分布 交叉熵 损失函数 · 1 年前 2019年8月10日 ... 交叉熵是信息论中的概念，想要理解交叉熵，首先需要了解一些与之相关的信息论基础。 1.1 信息量（本节内容参考《深度学习花书》和《模式识别与机器学习》;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 交叉熵 softmax log 随机变量 · 1 年前 2019年12月19日 ... 本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。 从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 概率计算 概率分布 交叉熵 信息熵 · 1 年前 2020年12月15日 ... 这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的，;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 交叉熵 · 1 年前 2018年2月4日 ... 在机器学习中（特别是分类模型），模型训练时，通常都是使用交叉熵（Cross-Entropy）作为损失进行最小化：CE(p,q)=−∑i=1Cpilog(qi)CE(p;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · · 1 年前 文章大纲***# 1. 熵(Entropy) 1.1 混乱程度，不确定性，还是信息量? 1.2 计算编码长度 1.3 直接计算熵 1.4 熵的直观解释 2. 交叉熵(Cross-Entropy) 2.1 交叉熵损失函数;... |
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| 信息熵 · 帅气的山羊 · 交叉熵 · 1 年前 交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。 |
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