熵权法是目前最常用的确定评价指标权重的方法之一。熵是热力学的物理概念，是衡量一个体系混乱或无序度的度量，熵越大表示系统越混乱，所反映的信息越少，反之反映的信息越多。熵权法计算权重可以分为以下几步：第一步：计算第 j 项指标在第 i 个样本占该指标的比重

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

目录常见的决策树算法1.ID32.C4.53.CART决策树的优缺点优点：缺点：决策树的优化常见的决策树算法1.ID3ID3（IterativeDichotomiser3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该

 这是做了一些决策树的相关的测试可以参考一下{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":3,"id":"e48835ae-32cb-455f-bbac-291355781cdf","metadata":{},"outputs":[]

日期：2024年08月05日目录前言论文摘要FocalLossCrossEntropyLossBalancedCrossEntropy FocalLossRetinaNet网络架构ResNet FeaturePyramidNetwork(FPN)ClassSubnetBoxSubnet前言一般来说，one-stage的目标检测器在检测速度上有着明显优势，而two-stag

TopologicalEntropyandLi-YorkeChaos"Topologicalentropyofmapsontherealline"Let\(X\)beaHausdorfftopologicalspaceandlet\(f:X\toX\)beacontinuousself-mapon\(X\).Thepair\((X,f)\)iscalledadynamicalsystem.A

题目链接：POJ1521【Entropy】思路    典型哈夫曼树，求哈夫曼树的带权路径长度。代码#include<iostream>#include<queue>#include<string>#include<cstdio>#include<algorithm>#include<map>usingnamespacestd;intmain(){strings;

1.决策树是一种归纳学习算法，从一些没有规则、没有顺序、杂乱无章的数据中，推理出决 策模型。不管是什么算法的决策树，都是一种对实例进行分类的树形结构。决策树有三个要素：节点(Node)、分支(Branches)和结果(Leaf)。训练决策树，其实就是对训练样本的分析，把样本通过某个边界划分

在众多的旋转机械故障诊断方法中，包络分析，又称为共振解调技术，是目前应用最为成功的方法之一。首先，对激励引起的共振频带进行带通滤波，然后对滤波信号进行包络谱分析，通过识别包络谱中的故障相关的特征频率，从而判断是否发生故障与故障的类型。然而，包络分析方法的主要难点在于共振频

目录引言数据集特征提取分类器诊断流程友情提示Matlab代码下载点击链接跳转：引言注意熵（AttentionEntropy，翻译可能不准确哈，请谅解）于2023年发表在顶级期刊IEEEtrans系列-IEEETransactionsonAffectiveComputing（影响因子：11.2）。注意熵首次提出并运用于心跳间隔时

52Things:Number9:WhatareShannon'sdefinitionsofentropyandinformation?52件事：数字9：香农对熵和信息的定义是什么？Thisisthelatestinaseriesofblogpoststoaddressthelistof'52ThingsEveryPhDStudentShouldKnowToDoCryptography':a

玻尔兹曼-香农交互熵（Boltzmann–Shannoninteractionentropy）是2023年最新提出的一维时间序列的度量方式，在数据科学和机器学习领域有许多应用。（暂无任何文献应用报道）（matlab代码获取：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmclp1w）参考文献：https://doi.org/10.1063/5.0182349  

学者们开发了各种复杂性度量来比较时间序列并区分规则(例如，周期)，混沌和随机行为。提出了加权排列熵概念，其是一个定义简单的复杂性度量，可以很容易地计算任何类型的时间序列，无论是规则的，混沌的，嘈杂的，还是基于现实的时间序列。（matlab代码获取：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmbm5pv）参

差分符号熵DifferentialsymbolicEntropy，多尺度差分符号熵，层次差分符号熵，时移多尺度差分符号熵，复合多尺度差分符号熵，精细复合多尺度差分符号熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmblZlv）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。该算法

一、概述因使用真随机数需要硬件支持，在硬件不支持时，我们需要通过软件来实现伪随机数生成器。根据NITSSP800-90A的推荐，推荐的随机数生成为HASH_DRBG、HMAC_DRBG、CTR_DRBG。本文主要介绍如何通过mbedtls移植实现CTR_DRBG生成随机数。二、mbedtls简要介绍MbedTLS是一个开源、

RuntimeError:"nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index"notimplementedfor'Int'Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/MyWorkspace/EEG/Pytorch/Train.py",line79,in<module>opti='Adam')

熵编码器是一种数据编码方法，通过对删除了“浪费”或“额外”信息的消息进行编码来实现无损数据压缩。换句话说，熵编码去除了最初不需要的信息，以准确编码消息。高度的熵意味着一条消息包含大量浪费的信息；以ASCII编码的英文文本是具有极高熵的消息类型的示例。已经压缩的消息，如JPEG图

先说熵的定义：  再看信息增益信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确

发表时间：2020（ICML2020）文章要点：这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升效果。作者首先认为SAC里面的entropy是为了解决actionsaturationduetotheboundednatureoftheactionspaces，这个意思就是说动作空间假如约束到[0-1]，动作通常会在0和1两个端点处，而加了entropy可

熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzydispersionentropy，python代码：https://www.jianshu.com/p/1f2542dd8fc1)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合

熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzydispersionentropy，python代码：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJuVmZ1u)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，

斜率熵Slopentropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。斜率熵(Slopentropy)使用一种基于两个连续数据样本生成的斜率的新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该

斜率熵Slopentropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqZlJ5t）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。斜率熵(Slopentropy)使用一种基于两个连续数据样本

一、背景熵是热力学中的一个重要的概念，最早是由香农(ClaudeShannon)将熵应用于信息的度量。熵(Entropy)是描述事物无序性的一个重要的参数，熵越大则无序性越强，同时，熵表示一个随机变量的不确定性。二、熵1、信息熵香农指出，一条信息的信息量和它的不确定性之间有着直接的关系。因此可