关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱，而且没有一个清晰逻辑与归类，包括一些经典书籍里面也分得概念模糊，所以擅自分一分。
聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类
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。
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。
MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。
在意识层面上，智能体并不在像素和其他传感器的层面上进行预测和规划，而是在抽象层面上进行预测。因为语义相关的比特数量（在语音中，例如音素、说话者的身份、韵律等）只是原始信号中总比特数的一小部分，所以这样可能更合适。
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 作者：ACdreamers 链接：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44661843 在机器学习中，特征属性的选择通常关系到训练结果的可靠性，一个好的特征属性通常能起到满意的分类效果。凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。接下来就介绍如何有效地进行文本的特征
在网络物理增材制造系统中，侧信道攻击已被用于重建正在生产的 3D 对象的 G/M 代码（这是给制造系统的指令）。在产品大规模制造并投放市场之前的原型设计阶段，这种方法通过最意想不到的方式从组织窃取知识产权是有效的。然而，由于缺乏足够的侧信道信息泄漏，攻击者可能无法完全重建 G/M 码。在本文中提出了一种放大信息泄漏的新方法，通过暗中改变编译器来提高 G/M 代码恢复的机会。通过使用该编译器，攻击者可以轻松控制各种参数以放大 3D 打印机的信息泄漏，同时生产所需的对象并对真实用户隐藏。这种类型的攻击可能由有权访问工具链并寻求高度隐身的强大攻击者实施。本研究已经实现了此编译器，并证明与之前的攻击相比，它从四个侧信道（声学、功率、振动和电磁）恢复 G/M 代码的成功率提高了39%。
作者： 黄海安 编辑： 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导，并且联系机器学习算法进行说明熵的应用，最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识，由于本人水平有限，如写的不好地方，敬请原谅！ 机器学习常用熵定义 熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？这是3个非常现实的问题。
在文本分类中，特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。
之前在【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类（深度详细附源码）一期中， 我们提到了用熵来度量信息的不确定性和信息增益。今天我们来详细解读一下什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。 信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克劳修斯提出，其定义为：在一个可逆性程序里，被用在恒温的热的总数。宏观上，热力学熵主要用于研究热机，微观上，玻尔兹曼将其赋以统计学意义用以描述系统的混乱程度。而信息熵也称为香农熵
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
最近，我聆听了Naftali Tishby教授的演讲“深度学习中的信息论”，感觉很有意思。他在演讲中说明了如何将信息论用于研究深度神经网络的增长和转换，他利用IB（Information Bottleneck）方法，为深度神经网络（DNN）开创了一个新的领域，由于参数的数量成指数增长，导致传统的学习理论在该领域均行不通。另外的一种敏锐观察显示，在DNN训练中包含了两个迥异的阶段：首先，训练网络充分表示输入数据，最小化泛化误差；然后，通过压缩输入的表示形式，它学会了忘记不相关的细节。
机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction)，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中，常采用特征选择方法。原因是文本的特征一般都是单词(te
特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。
机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction)，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中，常采用特征选择方法。原因是文本的特征一般都是单词
自信息公式 事件的不确定性越大（概率 pi 越小），自信息 I(pi) 越大。 比如买彩票，中彩票的自信息大，而不中彩票的自信息小。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词，进
关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。
信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量可以定义如下：
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
选自TowardsDataScience 作者：Mukul Malik 机器之心编译 参与：Pedro、思源 信息论在机器学习中非常重要，但我们通常熟知的是信息论中交叉熵等模型度量方法。最近很多研究者将信息论作为研究深度方法的理论依据，而本文的目标不是要去理解神经网络背后的数学概念，而是要在信息论的视角下可视化与解读深度神经网络。 「Information: the negative reciprocal value of probability.」—克劳德 香农 编码器-解码器 编码器-解码器架构绝不仅仅
《庆余年》是由孙皓执导，张若昀、李沁、陈道明、吴刚、辛芷蕾、宋轶、郭麒麟等主演的古装剧。该剧改编自猫腻的同名小说，讲述了一个有着神秘身世的少年，自海边小城初出茅庐，历经家族、江湖、庙堂的种种考验、锤炼的故事。于2019年11月26日在腾讯视频、爱奇艺首播……
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，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。
w o r d 1 word1 word1， w o r d 2 word2 word2 表示两个不同的词， P w o r d 1 P_{word1} Pword1 表示在整个语料库中 w o r d 1 word1 word1 出现的概率，一般认为：
摘要： 监督学习在很多应用方面有了巨大的进步，但是非监督学习却没有如此广的应用，非监督学习是人工智能方面非常重要也非常具有挑战性的领域。这篇论文提出了 constrative predictive coding，一个非监督的通用的算法用于在高维度数据中提取有用的表示信息。算法的核心是通过强大的自回归（autoregressive）模型来学习未来的（预测的）隐变量表示。论文使用对比损失概率（probabilistic contrastive loss）来引入最大化预测样本的信息的隐变量。大多数其他研究的工作都集中在使用一个特殊的修正（公式）评估表示，论文（CPC）所使用的方法在学习有用信息表示的时候表现非常优异。
【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码，为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入，借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题，辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外，使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息，来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明，借助异构社交信息，提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun
对于两个随机变量，MI是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”（单位通常为比特）。互信息的概念与随机变量的熵紧密相关，熵是信息论中的基本概念，它量化的是随机变量中所包含的“信息量”。
本文介绍了特征工程与特征选择方法，包括基于统计方法的过滤法、基于树模型的特征选择、基于机器学习的方法、以及特征选择方法的评价指标。同时，还介绍了在Python中使用sklearn库进行特征选择的方法，包括递归特征消除法、相关系数法、基于惩罚项的特征选择和基于树模型的特征选择。
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
信息论是对深度学习和AI有重大贡献的一个重要领域，当然，很多人对它知之甚少。如你所知，深度学习的基石是微积分、概率论和统计学，信息论可以视为是它们之间的复杂的融合。AI中的一些概念就来自于信息论或相关领域，例如：
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘天赐、路 本论文从信息论的角度简要概述了深度学习，试图解决这两个问题：(1) 深度神经网络为什么比浅层网络的泛化能力好？(2) 是否在所有场景下，更深层的神经网络
论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定性。从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性
信息论是一个重要的领域，它对深度学习和人工智能作出了重大贡献，但很多人对它却并不了解。信息论可以看作是微积分、概率论和统计学这些深度学习基本组成部分的复杂融合。人工智能中的很多概念来自信息论或相关领域：
那么什么是互信息呢？变量x与变量y之间的互信息，可以用来衡量已知变量x时变量y的不确定性减少的程度，同样的，也可以衡量已知变量y时变量x的不确定性减少的程度。
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
AI 科技评论按：深度学习的发展带给人工智能领域的影响可谓是革命性的，然而该领域目前还存在很多未解决的问题，其中就包括不可解释性等问题。而希伯来大学计算机科学家和神经学家Naftali Tishby 等人提出的「信息瓶颈」理论，则尝试来解决神经网络的一系列问题，自提出以来便一直受到 AI 界的广泛关注。IBM 研究院也开展相关研究来分析这一理论，以期能够解决神经网络中的某些问题，相关成果发表在 IBM 研究院官网博客上，AI 科技评论编译如下。
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。
Variational Discriminator Bottleneck: Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow.（ICLR 2019高分论文） 首先讲一下需要了解的知识： A.信息瓶颈 他的原理是，在信息传播过程中，设置一个瓶颈，通过这个瓶颈的信息是有限的，然而仅用这些有限的信息还要完成分类或者回归的任务，所以流过瓶颈的这些“有限的信息”肯定是最重要，少而精的。通过信息瓶颈，可以获取到重要特征。 B.互信息 三种理解1)互信息度量 x 和 y 共享的信息。2）y的发生给x的不确定度的减少，也就是x如果发生能够带来的信息量减少了。就好比扔骰子，y是扔出偶数，x是扔出6。原本x能带来的信息量比发生y后要多，而这部分减少的信息量叫做互信息。3）如下图所示，A和B的交，I（X，Y）表示为互信息。
最近几篇论文都提出了学习一个默认的减轻认知负担的default policy；就像人默认情况直走即可，特殊情况才需要调整：有人，有车，有拐弯等；特殊情况就是decision states，这些情况下面需要重新决策切换行动的方式，要停下还是拐弯等；
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
