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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python · 1 年前 神经网络高维互信息计算Python实现（MINE） ... 为它的左邻字信息熵和右邻字信息熵中的较小值计算利用trie树计算互信息和左右信息 ... 然后计算随机变量X、Y的互信息。 |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python 聚类 · 1 年前 2020年7月31日 ... 本文转自：标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现标准化互信息NMI (Normalized Mutual Information)常用在聚类评估中。 标准化互信息NMI计算;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python python数据挖掘 jupyter nltk · 1 年前 2021年8月24日 ... 2. BigramAssocMeasures类中的方法bigram_measures.likelihood_ratio，显然是似然估计值打分。 今天这个Notebook，基于简单的科技新闻文本测试数据，我们;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · mic · 1 年前 2021年3月17日 ... 选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值. Minepy的Python API. 在Linux中，minepy可以直接通过 pip install 下载。（Mac可以用 brew install;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python 大数据 python函数 copula · 1 年前 2019年7月22日 ... 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information， ... python计算互信息_Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python 聚类 · 1 年前 2019年5月27日 ... 标准化互信息（normalized Mutual Information, NMI）用于度量聚类结果的相似程度，是community detection的重要指标之一，其取值范围在[0 1]之间，;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python 机器学习 info 特征选择 · 1 年前 最后，打印前10个特征及其互信息值。 需要注意的是，这段代码中的数据集是一个经典的分类问题，如果您的任务是回归问题，则应该使用mutual_info_regression函数来计算;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · python data · 1 年前 2022年5月11日 ... 最近在研究信息论的时候，需要计算两个变量之间的互信息和条件互信息，计算公式如下。在python的api里只找到了互信息的函数：from sklearn.metrics;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · 随机变量 · 1 年前 原来我对X有些不确定(不确定性为H(X))，告诉我Y后我对X不确定性变为H(X|Y), 这个不确定性的减少量就是X,Y之间的互信息I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。 更直观的意义可以理解为，;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · 解码器 许嵩 · 1 年前 2018年10月10日 ... 这篇文章很简短，主要描述的是一个很有用、也不复杂、但是我居然这么久才发现的事实～在《深度学习的互信息：无监督提取特征》一文中，我们通过先验;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · 机器学习 深度学习 dim · 1 年前 2018年9月20日 ... 本文探讨的简单想法是训练表示学习函数（即编码器）以最大化其输入和输出之间的互信息。 互信息是出了名的难计算，特别是在连续和高维设置中。幸运的是，;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · 机器学习 博客园 · 1 年前 2020年2月10日 ... 前置知识: 学过信息熵，了解信息熵的计算规则。 ... [公式]. 在机器学习中，理想情况下，当互信息最大，可以认为从数据集中拟合出来的随机变量的概率;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 2020年10月4日 ... 这篇文章主要介绍一种自监督的学习方法，即互信息最大化。到目前为止有很多论文来最大化互信息从而得到一个更好的结果，本文选择的两篇论文为发表;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 2022年4月2日 ... 本文提出的方法主要目的是训练一个表示学习的函数（也就是一个encoder）来最大化其输入与输出之间的互信息（Mutual Information, MI）。 |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · dim 特征向量 散度 · 1 年前 2018年10月31日 ... 原文要做的就是训练表征学习函数（即编码器）以最大化其输入和输出之间的互信息，在此基础上提出了DEEP INFOMAX(DIM)模型。本文模型主要有四方面：. |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · 机器学习 深度学习 · 1 年前 2022年8月10日 ... 1]什么是「互信息」？[2]DIM：通过最大化互信息来学习深度表征[3]【互信息Deep InfoMax】Learning Deep Representations by Mutual Information;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · log · 1 年前 2020年7月19日 ... 但是拟合互信息没那么容易训练，容易训练的是条件概率，直接用交叉熵−logpθ(y|x)进行训练就行了。所以，一个比较理想的想法就是：如何使得模型依然使用;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · doi 聚类 pubmed · 1 年前 通过估计每对符号的联合概率来计算脑电信号序列间的加权符号互信息值。 ... 本文里，wSMI采用Python语言实现，底层调用MNE库（MEG、EEG analysis & visualization，用;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 王景文 · 基於互信息的變數分群和變數選取 · Variable Clustering and Variable Selection Based on Mutual Information · 周志成 · 碩士. |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 互信息(Mutual Information)一般而言，通道中總是存在著雜訊和干擾，信源發出消息x，通過通道後信宿只可能收到由於干擾作用引起的某種變形的y。 |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 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;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · · 1 年前 2018年3月6日 ... 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;... |
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| 互信息 · 聪明伶俐的铁板烧 · info label 特征选择 随机变量 · 1 年前 2021年7月16日 ... 如何理解相互依赖性的量度？ 互信息度量两个随机变量共享的信息——知道随机变量X,对随机变量Y的不确定性减少的程度（;... |
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| 互信息 · 稳重的钥匙扣 · · 1 年前 2022年3月3日 ... 视觉语言表征学习在很大程度上受益于图像-文本的对比损失(例如InfoNCE损失)。这种对齐策略的成功是由于它能够最大化图像与匹配文本之间的互信息(MI)，;... |
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| 互信息 · 稳重的钥匙扣 · · 1 年前 2019年12月21日 ... 信息论中的几个重要概念：熵，条件熵，联合熵，互信息，交叉熵. ... matlab绘制三元熵函数,实验一绘制二进制熵函数曲线.ppt · weixin_39683692的博客. |
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| 互信息 · 稳重的钥匙扣 · · 1 年前 2019年11月29日 ... 也就是说，三元模型应该比二元的好。 互信息（Mutual Information）. 互信息用来表示事件X和Y的相关性。互信息是一个取值在;... |
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| 互信息 · 稳重的钥匙扣 · · 1 年前 目前准确率较好的是二元递增Bigram算法和三元递增Trigram算法,本文使用这两种算法对微博语料进行处理。 1.2 内部统计量. 常用的判断新词的成词概率的内部统计量有互信息(MI);... |
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