例如,
如果我需要生成一个随机数。我使用一个很好的熵源来生成r。
然后,我添加由坏熵生成的值a、b和c,从而使new entropy = r + a + b + c
整体熵会是怎样的呢?
加号意味着添加而不是连接。我相信,如果我们连接,那么这将导致一个整体的坏熵,因为如果我们假设每个a,b,c,r每个贡献64位到256位熵。实际上,我们只有64位来自r的良好熵。这是我的直觉和连接。
Information Gain= (Information before split)-(Information after split)
信息增益可以通过上面的方程求出。但我不明白的是,这种信息增益的确切含义是什么?这是否意味着通过根据给定的属性或类似的东西进行拆分,可以获得或减少多少信息?
链接到答案:
我是python编程的新手,我写了这段代码作为实验。我的问题是,这是增加了生成数字的随机性,还是只是浪费了代码? import random
def random_number_generator():
""" Returns a randomized random number """
# initialize 10 variable that will have random integers from range 1-10
r1 = random.randint(1, 10)
r2 = random.r
我正在尝试从包文档中复制下面的示例。但是,在用“disk(2)”或“disk(10)”调整“足迹”参数(在skimage.filters.rank's熵函数中)之后,每次我都会得到一个模糊的图像。文档声明‘邻域’表示为1‘s和0’s的ndarray,但是“足迹”参数以像素和熵公式表示什么呢?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage import data
from skimage.util import img_as_ubyte
from skimage.filters.rank import e
我想使用进行文本分类。我的特征主要是文本特征,但也有一些数字特征(例如句子的长度)。
我从开始,将当前特性替换为一个简单的实值特性F,如果停止灯为BROKEN,则值为100,否则为0.1,结果如下所示(除了第10-16行中的makeStopLights()函数,这只是原始ClassifierExample类的代码):
public class ClassifierExample {
protected static final String GREEN = "green";
protected static final String RED = "re
我试图用C#和F#领域中的不同算法的相对速率来评估WekaSharp,而我感兴趣的算法之一是马尔可夫链。我知道Weka有一个HMM应用程序,但是我无法将它实现到WekaSharp中,我想知道是否有一种方法可以修改J48算法以适应这个目的。我知道J48和一阶马尔可夫链之间有一些相似之处,但我试图确定需要修改什么,以及这是否是一件合理的事情。下面是在殷朱的J48中实现的WekaSharp:
type J48() =
static member DefaultPara = "-C 0.25 -M 2"
static member MakePara(?binarySp
我想建立一个多标签分类模型(每个例子都有多个标签,每个示例的标签数量都不是固定的)。例如,example1可能有类标签"X“、"Y",而example2有类标签"X”、“Y”和"Z“。我的目标是计算这个多标签分类模型的交叉熵损失。
我的第一个解决方案是手动创建目标类的密集、单热表示并计算损失。然而,当我的词汇量是O(10K)时,这个解决方案是缓慢的。我想知道是否有更有效的方法来做到这一点?
更新以提供相关代码
## During the data input phrase
def input_fn():
...
## target_id
nltk包的内置语音标记似乎没有针对我的用例()进行优化。显示它使用了一个名为maxent_treebank_pos_tagger的保存的、经过预先训练的分类器。
是什么创造了maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle?我猜外面有一个标记语料库,用来训练这个标记者,所以我想我正在寻找(a)标记语料库和(b)基于标记语料库训练标记者的确切代码。
除了大量的googling之外,到目前为止,我试图直接查看.pickle对象,以找到它内部的任何线索,从下面开始
from nltk.data import load
x = load("nltk_data