2019-10-24 20:16:59...

importtensorflowastf#1.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。#假设词汇表的大小为3，语料包含两个单词"20"word_labels=tf.constant([2,0])#假设模型对两个单词预测时，产生的logit分别是[2.0,-1.0,3.0]和...

　　　最大熵模型(maximumentropymodel，MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会...

机器学习领域有一个十分有魅力的词：熵。然而究竟什么是熵，相信多数人都能说出一二，但又不能清晰的表达出来。而笔者对熵的理解是：“拒绝学习、拒绝提升的人是没有未来的，也只有努力才能变成自己想成为的人”。下图是对熵的一个简单描述：熵可以理解为是一种对无序状态的度量方式。那么熵又是如何被用在机器学习中呢...

熵是衡量某个体系中事物混乱程度的一个指标，是从热力学第二定律借鉴过来的。熵增原理孤立系统的熵永不自动减少，熵在可逆过程中不变，在不可逆过程中增加。熵增加原理是热力学第二定律的又一种表述，它更为概括地指出了不可逆过程的进行方向；同时，更深刻地指出了热力学第二定律是大量分子无规则运动所具有的统计规律，因此只适用于大量分子构...

关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。1、...

信息熵条件熵相对熵交叉熵总结 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引入信息论，所以也被称为香农熵(Shannonentropy)，信息熵(informationentropy)。本文只讨论信息熵。首先，我们先来理解一下信息这个...

机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的高度几乎可以被忽略，所以为了方便比较，缩小他们的差距，但又能看出二者的大小关系，可以找一个方法进行转换。另外，在多分类预测时，比...

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灰度差分统计特征有：平均值：​对比度：​熵：​i表示某一灰度值，p(i)表示图像取这一灰度值的概率closeall;clearall;clc;%纹理图像的灰度差分统计特征J=imread('qiang1.jpg');A=double(J);[m,n]=size(A);B=A;C=zeros(m,n);fori=1:m-...