两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系(贝叶斯可证),但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的,为此我们引入了互信息. 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数. 在连续随机变量的情形下,求和被替换成了二重定积分:     其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数. 互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY

本文根据以下参考资料进行整理: 1.维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 2.新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html     在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度.不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

接着继续研究阵列天线设计,得到了电流幅度分布或功率分布之后,就可以进行阵列设计或馈电网络设计了,之前利用HFSS仿真过单列的串馈天线,后面会继续复习熟悉一下,本次我找了一篇硕士论文利用威尔金森功分器来设计了48单元的大阵列,引用论文为<低副瓣平面阵列天线设计>2008 杜卫民著,作者使用公式利用matlab计算的taylor分布,我在这里仍然直接使用matlab窗函数来求电流幅度分布,得到的结果和作者计算是一致的,证明了该方法的正确性如下所示: 作者计算的48单元对称分布的24单元列表如下:

之前在学校里面做研究用都是Matlab,后来工作中因为对算法的实时性有很高的要求,所以转向了opencv.我想我遇到的第一大坑就是opencv默认的通道顺序是BGR而不是RGB. 这个顺带的就是灰度化和转变颜色空间就是BGR2GRRAY,BGR2HSL而不是rgb2gray和rgb2hsl.  这是我遇到的第一大坑. 在图像处理的算法中我经常会用到对原图像进行缩放,对应的函数Matlab 中是imresize,OpenCV中是resize, 其中Matlab在用bilinear 插值方法的时候默

图像熵计算 真是为了一个简单的基础概念弄的心力交瘁,请教了一下师姐,但是并没有真的理解,师弟我太笨呀~~所以,我又查熵的中文含义和相关的出处!共勉吧~~ 1.信息熵: 利用信息论中信息熵概念,求出任意一个离散信源的熵(平均自信息量).自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量.一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系.所发出的消息不同,它们所含有的信息量也就不同.任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量.不能作为整个信源的信息测度,因此定义自信息量的数学期

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also

pyhanlp 共性分析与短语提取内容详解   简介 HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵.想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析.在作者的原文中,有几个问题,为了便于说明,这里首先给出短语提取的原理.在文末在给出pyhanlp的调用代码. 共性分析 互信息mi,左熵lr,右熵re,详细解释见下文 信息论中的互信息 一般而言,信道中总是存在着噪声和干扰,信源发出消息x,通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y.信宿收到y后推测信源发出x的概率,这一过程可由后

整理摘自:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 信息论 Outline 1. 信息量与信息熵 2. 相对熵(KL散度) 3. 交叉熵 -------------------------------- 1. 信息量与信息熵 https://baike.baidu.com/item/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%86%B5/7302318?fr=aladdin 信息论之父 C. E. Shannon 在 1948

信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的,其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作<A Mathematical Theory of Communication>中提出的.如今,这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念,也被广泛的应用到了其他的领域中,比如机器学习. 信息量用来度量一个信息的多少.和人们主观认识的信息的多少有些不同,这里信息的多少用信息的在一个语境中出现的概率来定义,并且和获取者对它的了解程度相关,概率越大认为它的信息量越小,概率越小认为它的信息量越大.用以下式子定义:

论文信息 论文标题:Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism论文作者:Siqi Miao, Mia Liu, Pan Li论文来源:2022,ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 1.1 引入 GNN的可解释性问题:通常旨在从原始的输入图中提取一个子图:人们希望提取的子图中仅包含最能帮助标签预测的信息. 例子:如下图,我

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20937170-id-3033633.html 学习了驱动程序的设计,感觉在学习驱动的同时学习linux内核,也是很不错的过程哦,做了几个实验,该做一些总结,只有不停的作总结才能印象深刻. 我的平台是虚拟机,fedora14,内核版本为2.6.38.1.其中较之前的版本存在较大的差别,具体的实现已经在上一次总结中给出了.今天主要总结的是ioctl和堵塞读写函数的实现.   一.ioctl函数的实现 首先说明在2.6.36以后io

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

在完成了K临近之后,今天我们开始下一个算法--->决策树算法. 一.决策树基础知识 如果突然问你"有一个陌生人叫X,Ta今天需要带伞吗?", 你一定会觉得这个问题就像告诉你"两千米外有一个超市,问超市里面有多少卷卫生纸"一样突兀. 可能几秒钟之后你会说"这要依情况而定, 如果今天烈日炎炎并且X是一个皮肤白皙的中国姑娘,或者外面下着大雨并且X是一个不得不去步行上班的屌丝码农, 那么Ta今天需要带伞, 否则不要." 当谈及这个看似无聊的问题的时

目录 熵和信息增益 一.熵(Entropy) 二.条件熵(Conditional Entropy) 三.联合熵(Joint Entropy) 四.相对熵(Relative Entropy) 4.1 相对熵的性质 五.交叉熵(Cross Entropy) 六.相对熵.交叉熵和熵的关系 七.信息增益(Information Gain) 八.信息增益比(Information Gain Ratio) 九.一张图带你看懂熵和信息增益 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构

现在的css3真是强大,之前很多动画都是用jq来实现,但是css3制作的动画要比jq实现起来简单很多,今天呢,我自己也写了一个css旋转动画和大家分享.效果如下面的图片 思路:1.制作之前呢,我们先来整理一下思路,这个圆轴轨迹上一共有八个圆. 仔细看的话,你会发现一个规律,那就是一个月是360度的,里面放了八个圆,也就是每个圆都是占了45度,然后平均的在圆轴上面分布开来.有了这个发现之后,我们就开始想想该怎么布局好啦.下面是我的布局方式,可以给大家参考一下: 我是每两个垂直对应的圆就放在同一个d