学过统计的都知道，有相关系数这么一个东西，通常叫做r。但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。...而MIC这个东西呢，首先比较general，不管是什么函数关系，都可以识别，换句话说，正弦函数和双曲线函数和直线，对这个系数而言是一样的。...此外还有一点，那就是，如果没有噪音的直线关系和没有噪音的正弦函数关系，他们的MIC都是1，加上相同的噪音之后，如果线性关系的MIC变成0.7了，那么正弦函数关系的MIC也变成0.7，换句话说，噪音对MIC...这里x和y是两个联系的随机变量，这个系数也可以用来衡量相关性，但是有很多缺点。比如，非均一性。不过这点在后面的论文中被推翻了，或者说，局部推翻。...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。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数 目的：Maximal Information Coefficient (MIC) 最大信息系数...最后，找到能使归一化互信息最大的网格分辨率，作为MIC的度量值。其中网格的分辨率限制为m x n < B， ? 。将MIC的计算过程概括为公式为： ?...列j行网格化，并求出最大的互信息值 2.对最大的互信息值进行归一化 3.选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 ?...（2）对最大的互信息值进行归一化 将得到的最大互信息除以log(min(X,Y))，即为归一化！...（3）选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 上面讲述了给定i和j的情况下M(X,Y,D,i,j)的计算方法。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数。...之前写了一个MIC的介绍，里面包含了MIC的原理，链接：https://www.omegaxyz.com/2018/01/18/mic/ 下面介绍如何使用第三方库计算（python库，可以用在MATLAB...和C上） MIC的计算使用的是Minepy-master，链接地址：https://pypi.python.org/pypi/minepy 使用Minepy的MATLAB代码实现时，mine_mex使用...c来实现的，MATLAB需要配置mex环境，这个还是你来做，编译C时需要在后面加上lib，不然会提示mine_mic为外部引用，错误，错误，错误，下面官网给出的解决方式： ?...下图中的mic就是计算出的值 ?
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数。...之前写了一个MIC的介绍，里面包含了MIC的原理，链接：https://www.omegaxyz.com/2018/01/18/mic/ 利用到的MATLAB包安装请参见：https://www.omegaxyz.com.../2018/02/21/minepy/ 特征选择步骤 ①计算不同维度（特征）之间的MIC值，MIC值越大，说明这两个维度越接近。...②寻找那些与其他维度MIC值较小的维度，根据阈值选出这些特征。...(i, j) = A.mic; end end MIC_matrix(MIC_matrix>0.4) = 0; MIC_matrix(MIC_matrix~=0) = 1; inmodel =
和每个环境因子显著相关（MIC>0.4）的OTU占所有OTU数量及丰度的比例。 MIC是专为快速探索多维数据集而设计的双变量相关性度量。...MIC是基于最大信息量的非参数探索(maximal information-based nonparametric exploration, MINE)统计的一部分，可以用来识别和描述数据集中的重要关系...具体算法我没看，应该看也看不懂。 MIC介绍：http://www.exploredata.net/ R包minerva可计算MINE的各种指数。...) } mic = rbind(mic,res) } colnames(mic) = colnames(env) rownames(mic) = rownames(otu) head(mic)...# 以0.4为界，mic>0.4的认为是显著的相关 per = c() for (k in 1:ncol(mic)){ # k = 1 per = cbind(per,table(mic[,k]>
MIC MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。...算法原理的通俗解释 算法原理或许介绍的还是有点负责，下面还有一种简单带的解释： MIC计算分为三个步骤： 给定i、j，对XY构成的散点图进行i列j行网格化，并求出最大的互信息值 对最大的互信息值进行归一化...选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 计算互信息，求最大互信息 互信息的计算方案，下面就是划分方式的一个示例。...Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数 最大信息系数方法 wiki:Maximal information coefficient minepy中的python...API Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数 最大信息系数方法 结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
一、基尼系数是什么？ 1)定义 下面是摘自李航《统计学习方法》中基尼系数的定义，非常清晰。 2)基尼系数有什么意义？...) < 方案三(3个) < 方案四(4个) ，基尼系数为 方案一 < 方案三 < 方案四；而方案一和方案二类别个数相同，但方案一的类别集中度比方案二要高，而基尼系数为 方案一 < 方案二...基尼系数的特质是： 1) 类别个数越少，基尼系数越低; 2)类别个数相同时，类别集中度越高，基尼系数越低。...当类别越少，类别集中度越高的时候，基尼系数越低；当类别越多，类别集中度越低的时候，基尼系数越高。...也就是熵和基尼系数都有着类似的特质，它们都可以用来衡量信息的不确定性。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。...这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。...收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。如果个人所得税能使收入均等化，那么，基尼系数即会变小。...基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。基尼系数越接近0表明收入分配越是趋向平等。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
CART算法 CART Classification and Regression Tree(CART) 是决策树的一种用基尼指数来选择属性 (分类) ，或用均方差来选择属性 (回归)顾名思义，CART...算法既可以用于创建分类树，也可以用于创建回归树，两者在构建的过程中稍有差异。...连续特征处理 具体思路: 有m个样本，从小到大排列，取相邻两样本值的平均数做划分点，一共取m - 1个其中第m个划分点分别计算以这m-1个点作为二元分类点时的基尼系数。...基尼系数 样本集合 D 的基尼指数（CART） \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right
使用两种方法，通过python计算基尼系数。 在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。 文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。...如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。 基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园 方法2和3借鉴资料：方法2和3是近似算法。其中方法3:只适用于一些特殊情况。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。...如果不能均匀分配，可能取m的方式需要优化，应该采取python内含的最大力度均匀分组的函数。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目录 1、 过滤法（Filter） 1.1 方差选择法 1.2 相关系数法 1.3 卡方检验 1.4 互信息法 1.5 relief算法 2、包裹法（Wrapper） 2.1 递归特征消除法 2.2 特征干扰法... 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的（例如决策树ID3算法），互信息计算公式如下： 为了处理定量数据，最大信息系数法被提出，使用feature_selection库的SelectKBest...类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from minepy import MINE...#由于MINE的设计不是函数式的，定义mic方法将其为函数式的，返回一个二元组，二元组的第2项设置成固定的P值0.5 def mic(x, y): m = MINE() m.compute_score...mic(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 1.5 relief算法 Relief算法最早由Kira提出.
Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...，最大信息系数 1.1.2 相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。...为了处理定量数据，最大信息系数法被提出，使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码如下： fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest...:mic(x,Y),X.T)).T,k=2).fit_transform(iris.data,iris.target) 互信息直接用于特征选择其实不是太方便：1、它不属于度量方式，也没有办法归一化，在不同数据及上的结果无法做比较...最大信息系数克服了这两个问题。它首先寻找一种最优的离散化方式，然后把互信息取值转换成一种度量方式，取值区间在[0，1]。minepy提供了MIC功能。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小排序选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。....fit_transform(X, y) sklearn.feature_selection模块中的类可以用于样本集中的特征选择/维数降低，以提高估计器的准确度分数或提高其在非常高维数据集上的性能 互信息和最大信息系数...Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的，互信息公式如下： ?...都是离散的取值），通常变量需要先离散化，而互信息的结果对离散化的方式很敏感。 最大信息系数克服了这两个问题。...它首先寻找一种最优的离散化方式，然后把互信息取值转换成一种度量方式，取值区间在 ? 。minepy提供了MIC功能。 下面我们来看下 ? 这个例子，MIC算出来的互信息值为1(最大的取值)。
2.2 互信息和最大信息系数 英文：Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 以上就是经典的互信息公式了。...最大信息系数克服了这两个问题。它首先寻找一种最优的离散化方式，然后把互信息取值转换成一种度量方式，取值区间在[0，1]。minepy提供了MIC功能。...反过头来看y=x^2这个例子，MIC算出来的互信息值为1(最大的取值)。...第一、Pearson相关系数计算速度快，这在处理大规模数据的时候很重要。第二、Pearson相关系数的取值区间是[-1，1]，而MIC和距离相关系数都是[0，1]。...而其他的特征选择算法就没有下降的这么剧烈。 Ridge将回归系数均匀的分摊到各个关联变量上，从表中可以看出，X11,…,X14和X1,…,X4的得分非常接近。
选自FreeCoderCamp 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：陈韵竹、程耀彤、刘晓坤 本文介绍了几个重要的变量相关性的度量，包括皮尔逊相关系数、距离相关性和最大信息系数等，并用简单的代码和示例数据展示了这些度量的适用性对比...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 MIC 计算的算法将信息论和概率的概念应用于连续型数据。 深入细节 由克劳德·香农于 20 世纪中叶开创的信息论是数学中一个引人注目的领域。...幸运的是，首次提出 MIC 的论文给出了建议：穷举！ 也就是说，去尝试不同的「箱子」个数并观测哪个会在变量间取到最大的互信息值。不过，这提出了两个挑战： 要试多少个箱子呢？...我们要采用的是产生最大归一化 MI 总值的箱子数组合。 ? 互信息可以通过除以最小的箱子数的对数来归一化 最大的归一化互信息就是 X 和 Y 的最大信息系数（MIC）。
2.2 互信息和最大信息系数 英文：Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 以上就是经典的互信息公式了。...最大信息系数克服了这两个问题。它首先寻找一种最优的离散化方式，然后把互信息取值转换成一种度量方式，取值区间在[0，1]。minepy提供了MIC功能。...反过头来看 这个例子，MIC算出来的互信息值为1(最大的取值)。...第一、Pearson相关系数计算速度快，这在处理大规模数据的时候很重要。第二、Pearson相关系数的取值区间是[-1，1]，而MIC和距离相关系数都是[0，1]。...而其他的特征选择算法就没有下降的这么剧烈。 Ridge将回归系数均匀的分摊到各个关联变量上，从表中可以看出，X11,…,X14和X1,…,X4的得分非常接近。
轮廓系数最高的簇的数量表示簇的数量的最佳选择。 ? 一般来说，平均轮廓系数越高，聚类的质量也相对较好。在这，对于研究区域的网格单元，最优聚类数应该是2，这时平均轮廓系数的值最高。...当 k=6 时，SEE 的值会低很多，但此时平均轮廓系数的值非常高，仅仅比 k=2 时的值低一点。因此，k=6 是最佳的选择。...1.1 Adjusted Rand index 调整兰德系数 ?...metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred) 0.24 . 1.2 Mutual Information based scores 互信息...与轮廓系数的对比，笔者觉得最大的优势：快！相差几百倍！
之前的 SVM 推导得到了一堆关于拉格朗日系数的表达式，但是没有求解，本文记录 SMO 解决 SMV 问题的思想流程。...SVM 回顾 之前经过对 SVM 推导 得到了最终需要求解拉格朗日系数的步骤： 其中 \alpha_i 为拉格朗日系数，y_i 为数据标签， n 为数据个数， x_i 为数据向量，\Phi 为核函数映射...SMO 简介 SMO (Sequential Minimal Optimization)，翻译过来是序列最小优化算法。...算法的核心思想是由于我们需要寻找的是一系列的 α 值使得原始优化问题取极值，但问题是这一系列的值我们很难同时优化。...所以SMO算法想出了一个好办法解决这个问题，把这一系列的 α 中的两个看成是变量，其它的全部固定看成是常数，通过不断迭代优化这两个变量来优化目标函数。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
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