原创 孤岛 青年杂说youth 2024年06月21日07:31 甘肃MutualInformation正文共: 1277字 预计阅读时间: 4分钟重点ℓ基于互信息的敏感性分析续以下面一组数据为例，评价爆坑深度和能量耗散的敏感性，这里需要注意，每一行数据对应一个标签等级(label)，而后续分析敏感性也需

NormalizedMutualInformation(NMI,归一化互信息)值域是$[0,1]$，值越高表示两个聚类结果越相似。归一化是指将两个聚类结果的相似性值定量到$0\sim1$之间。$$\text{NMI}=\frac{2\sum_i\sum_jn_{ij}ln\frac{n_{ij}N}{n_in_j}}{-\sum_in_iln\frac{n_i}{N}-\sum_jn_jln\fra

目录1.信息熵2.互信息公式：特点：3.实现程序使用scikit-learn计算互信息代码实现：使用mutual_info_regression在预测中的应用数据互信息计算：使用互信息进行特征选择互信息特征选择示例：1.信息熵信息熵（Entropy）是度量一个系统或信号中不确定性和信息量的基本概念，定

综述《Thegreatmultivariatetimeseriesclassificationbakeoff:areviewandexperimentalevaluationofrecentalgorithmicadvances》应用：金融：多个指标的时间变化来了解股票医疗：多个生理指标的时间演化来诊断疾病 交通：LSTM算法构建一个多变量时间

概念信息熵--单个随机变量的信息量香农熵又称信息熵，反映了一条信息的信息量大小和它的不确定性之间的关系，是信息量的度量，单位为bit互信息--两个随机变量间相关信息的多少互信息不假设数据的分布，可以应用于各种类型的数据。依赖样本量：互信息的估计依赖于样本量

对儿童白血病的分型问题FABCS：基于形态学检查结果WHOCS：基于形态学检查和基因检查结果基于深度学习做细胞形态学检查存在的问题：没有探索下游患者水平亚型自动化的问题；需要细胞水平的专家注释；并非所有细胞都表现出相应的诊断特征特性模型构建：提出一种配备了分层信息瓶颈原理的

参考互信息是信息论中用以评价两个随机变量之间的依赖程度的一个度量。相关概念：信息量：是对某个事件发生或者变量出现的概率的度量，一个事件发生的概率越低，这个事件包含的信息量越大，这跟我们直观上的认知也是吻合的，越稀奇新闻包含的信息量越大，因为这种新闻出现的概率低。香农提

信息的度量-读《数学之美》第六章有感  《数学之美》是一本很通俗易懂的介绍数学和算法在生活中的应用的一本书。今天着重来谈一谈他的第六章。  在看到目录时我一眼便看到了他的第六章所提到的信息熵，因为我在学校的大数据可视化的通识课上了解过这一概念。老师当时举了个谈

目录1.信息熵1.1 数学表达1.2理解NLP中的信息熵概念2.消除不确定性2.1条件熵2.1.1数学表达2.1.2 理解NLP中的条件熵概念2.2互信息2.2.1数学表达2.2.2 理解NLP中的互信息概念3.相对熵3.1数学表达3.2理解NLP中的相对熵概念4.引用 1.信息熵1.1

文章地址：MutualInformationRegularizationforWeakly-SupervisedRGB-DSalientObjectDetection|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要：1.引入一个信息上界和一个互信息最小化正则项，鼓励每个模态的解纠缠表示用于SOD；2.运用非对称的特征提取器；3.引入多模态的

目录一、背景介绍二、思路&方案三、过程1.思维导图2.文章中经典的句子理解3.学习之后对于投资市场的理解4.通过这篇文章结合我知道的东西我能想到什么？四、总结五、升华

在信息论中，我们经常会遇到一些基本概念，如联合熵、条件熵、交叉熵和KL散度等。以下是一些Python代码示例，用于计算这些概念¹。#-*-coding:utf-8-*-#Author:WSKHimportnumpyasnp#计算交叉熵defcross(M,N):return-np.sum(M*np.log(N)+(1-M)*np.log(1-N))M=np.

1、简介通过计算两个图片的互信息来表征他们之间的相似度，如果两张图片尺寸相同，还是能在一定程度上表征两张图片的相似性的。但是，大部分情况下图片的尺寸不相同，如果把两张图片尺寸调成相同的话，又会让原来很多的信息丢失，所以很难把握。经过实际验证，此种方法的确很难把握。 2、

互信息指的是两个随机变量之间的关联程度，即给定一个随机变量后，另一个随机变量不确定性的削弱程度，因而互信息取值最小为0，意味着给定一个随机变量对确定一另一个随机变量没有关系，最大取值为随机变量的熵，意味着给定一个随机变量，能完全消除另一个随机变量的不确定性。 互信息(MutualI

多变量信息理论是一种用于研究多个变量之间相互作用的方法。它可以帮助理解多个变量之间的关系，包括相关性、依赖性和交互作用等方面。以下是多变量信息理论的一些基本概念和应用：1.熵：熵是信息理论中的一个基本概念，用于衡量随机变量的不确定性。在多变量信息理论中，可以使用条件熵

InfoGraph模型摘要本文研究了在无监督和半监督场景中学习整个图的表示（representationsofwholegraphs）。Graph-levelrepresentations在各种现实世界应用中至关重要，例如预测分子的属性和社交网络中的社区分析。传统的基于图核（graphkernel）的方法很简单，但对于获得图的固定长度表

假设对于17个样本点(v1,v2,...,v17)进行聚类：某一种算法得到聚类结果为：A=[12111112222311333]标准的聚类结果为：B=[11111122222233333]问题：需要度量算法结果与标准结果之间的相似度，如果结果越相似NMI值应接近1；如果算法结果很差

最后的效果就是这样的。很明显可以看到，左下角那个有点像三角函数的关系，Pearson系数(就是线性相关系数)为0，而MIC则有0.8。 摘自：http://tech.ifeng.com/a/20180323/44917506_0.shtml最大信息系数最大信息系数（MIC）于2011年提出，它是用于检测变量之间非线性相关性的最新方法。用于进行

利用最大互信息系数MIC对回归拟合预测数据集做特征自变量的选择，实现降低数据纬度的目的，简化数据复杂度。程序内注释详细，直接替换excel数据就可以用。程序语言为matlab。可免费指导替换数据，无售后讲解。。ID:2425680290257538

基于最大互信息系数MIC算法先对高维度的数据进行降维，将原始数据的特征维度进行筛选降低后再结合长短神经网络模型LSTM建立多输入单输出的拟合预测MIC-LSTM组合模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。不会替换数据的小白，可以免费指导替换数据。对于程序看不

发表时间：2020（ICLR2020）文章要点：这篇文章提出了一个无监督的model-based的学习算法Dynamics-AwareDiscoveryofSkills(DADS)，可以同时发现可预测的行为以及学习他们的dynamics。然后对于新任务，可以直接用zero-shotplanning的方法选择最优动作。这个文章的点就是学习skill的方式

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要信息论中将互信息定义为信息之间的关系，可以表示为两个随机变量之间统计相关性的度量，由此可以得出图像互信息的计算方法。作为图像多模态配准中的度量，图像互信息利用对图像灰度值的统计数据形成单个图像的灰度值概

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：      2.算法涉及理论知识概要       信息论中将互信息定义为信息之间的关系，可以表示为两个随机变量之间统计相关性的度量，由此可以得出图像互信息的计算方法。作为图像多模态配准中的度量，图像互信息利用对图像灰

一、熵（PRML）考虑将A地观测的一个随机变量x，编码后传输到B地。这个随机变量有8种可能的状态，每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者，需要传输⼀个3⽐特的消息。注意，这个变量的熵由下式给出:⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，那么并不是最

本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/information-theory】或者公众号【AIShareLab】回复信息论获取。平均互信息平均互信息定义Y末知,的不确定度为Y已知,的不确定度变