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有没有java代码来实现法亚德和伊拉尼基于熵的离散化？我已经尝试读取文件，然后计算熵和信息增益。如何获得bounday积分？我必须实现法亚德和伊拉尼的离散化算法，它是基于熵和信息增益的(法亚德和伊拉尼，1993
浏览 3提问于2014-10-16得票数 0
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我想知道什么是置换熵(PE)。然后，我了解了这论文，它描述了体育。现在，假设我们有一个由熵源产生的伪随机排列，我们使用了一个统一的洗牌算法(比如Fisher-Yates洗牌算法)。另外，假设我们使用256位熵来洗牌\{0,1\}^8\rightarrow\{0,1\}^8.那么，输出排列可以具有最大256位熵的事实是真的吗？对于熵的每一个值，我们将得到一个唯一的对
浏览 0提问于2020-11-10得票数 0
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特征选择-条件熵
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本文提出了一种用于文本分类中特征选择的条件熵定义算法。我遵循CharuC.Aggarwal (5.2.2)在机器学习文本中的公式。作者提到，条件熵值介于(0，log(类数))之间，而我的情况是(0，0.6931472)。作者还提到，最大值的特征可以删除，但是他没有给出定义‘最大’的标准的进一步信息(是熵的最大值还是最大熵
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
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目前，我正在使用朴素贝叶斯算法、支持向量机和最大熵算法制作一个引文句子分类器，目前我的数据是110个非引文句子和10个引文句子。我使用代码从斯坦福分类器示例中进行分类，结果很好。但是分类器是准牛顿的。如何使用朴素贝叶斯分类器、支持向量机和最大熵？我已经尝试编辑prop文件并添加"useNB=true"，但结果发现所有数据都是非引用句类。我已经在上读过javadoc了，我不知道应该把朴素贝叶斯算法的
浏览 0提问于2015-10-26得票数 1
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J48与马尔可夫链的区别
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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 J
浏览 3提问于2013-11-27得票数 5
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我正在尝试在我正在工作的项目中使用OpenNLP，而且我对它非常陌生。我尝试将命名实体识别与上提供的训练数据一起使用，但是我希望看到已经使用的训练数据。即实际打开.bin文件并查看其英文内容。
浏览 0提问于2014-10-01得票数 0
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用于构建最大熵分类器的算法是否可以修改为增量式功能，或者根据定义它是一个批处理过程吗？我已经找到了 实现，但它们都是批处理过程，即使在检查了代码之后，我也无法想象如何修改它们以使其以增量方式运行。
浏览 2提问于2011-07-07得票数 3
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我首先通过计算这类数据的熵来尝试，在这两种情况下，熵值都非常高(几乎是最大值)，因此这种方法似乎不起区别作用。
我读过关于卡方算法的文章，但我从未使用过它(实际上，我在解释结果时仍然存在一些问题)。有谁知道这个算法能带来更好的结果吗？
浏览 0提问于2012-08-15得票数 6
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在BWT中，我希望实现距离编码(DC)。我正在寻找一些例子，但没有太多的例子。我明白，首先需要写的是char是什么。但由于距离太远，我没能理解。我用红色表示，对于每个字符，DC会在序列中找到它的下一个出现，并将其写入S并输出到它的距离。如果没有发生，那么写0。
谢谢。
浏览 1提问于2012-03-18得票数 0
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没有geth或其他命令行工具，也没有像MetaMask和Mist这样的客户端。我需要的是从助记符中恢复帐户的精确算法，以及任何编程语言的around.Appreciate实现的另一种方式，或者仅仅是伪代码。我已经知道的是从助记符中获取熵和种子的算法，以及从熵中获取助记符的算法。我如何从熵或种子中恢复一个帐户？当提供一个帐户时，我
浏览 0提问于2018-04-11得票数 0
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我想用最大熵模型来实现我自己的情感分析。不用任何阿皮。最大熵模型的最佳特征f(c，d)是什么？我有三类--正面、负面和中性。
浏览 8提问于2015-10-17得票数 0
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我正在使用斯坦福分类器提供的最大熵算法来执行定制的命名实体识别。输出文件提供5列
P(clAnswer)和P(goldAnswer)的区别是什么？
浏览 3提问于2017-11-14得票数 0
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我想要生成一个很大的随机数。我不需要这个号码来保证密码的安全。因此，我不使用。2 3 4 5 6');
但是，这似乎有点浪费，因为JavaScript中的数字是在我看来，我们至少应该能够恢复尾数的所有52位。我们可以从Math.random在JavaScript中生成的数字中提取多少位熵，以及如何提取？
浏览 9提问于2016-11-12得票数 7
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决策树分割策略
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我有一个包含4个分类特征(胆固醇、收缩压、舒张压和吸烟率)的数据集。我使用决策树分类器来找出中风的概率。
我正在尝试验证我对Python Sklearn所做的拆分过程的理解。由于它是二叉树，因此有三种可能的方法来拆分第一个特征，即将类别{0和1分组到一个叶子，将2分组到另一个叶子}，或者{0和2，1}，或者{0，1和2}。我所知道的(请在这里纠正我)是所选择的分割是具有最小信息增益的分割(基尼杂质)。的决策树选择了第一个场景，而不是第
浏览 3提问于2019-12-24得票数 0
我有一个Java库，它有一个类(ShrubSecureRandom)，它使用SecureRandom生成数字、句子等等。它用于获取随机类的方法如下： Random instanceToReturn; instanceToReturn我的问题是：这安全吗？如果没有，我应该做什么呢？
浏览 1提问于2016-07-05得票数 0
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当然，如果我将(例如) SHA-2应用于base64编码的字符串，它将给我一个与原始数据不同的结果，但是从熵的角度来看，这有什么区别吗？有一个固定的输入(在一个位级别上，比如在base64: MSB总是0，或者字节:比如说，附加一堆0's)会降低它的强度吗？
浏览 0提问于2015-11-07得票数 7
我看到很多实现使用GIS或IIS来训练最大熵模型。我们能用梯度下降法吗？如果我们可以使用它，为什么大多数教程直接告诉GIS或IIS方法，但不显示简单的梯度下降法来训练最大熵模型？正如我们所知，softmax回归相当于最大模型，但我从未听说过GIS或IIS在softmax中。为什么？是否有一个玩具代码使用简单的梯度去训练最大模型？我认为很容易实现一个玩具代码，它的推导只是计算经验期望和模型期望。
浏览 0提问于2016-07-10得票数 2
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我有320位种子数据(实际上是512位数据和320位熵，来自Diffie-Hellman共享的秘密和非512)。我目前使用的PRNG是安卓版本的SHA1PRNG。据我所知，它有160位的内部状态，因此任何超过160位的熵都会被浪费掉。我可以创建两个实例，每个实例都有一半的数据，并以某种方式组合它们吗？很明显的可能性是，将每个字节从哪个PRNG中提取，或者将两个流进行异或，但我不知道这将如何影响总熵。
浏览 0提问于2013-03-01得票数 4
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我正在探索tensorflow，并希望使用可用的选项进行情绪分析。我看过下面的教程任何指向正确方向的帮助都将不胜感激。
提前谢谢。
浏览 0提问于2015-12-10得票数 18
我最近读到了ID3算法，它说选择最好的属性进行分割应该导致最大的信息增益，这可以在熵的帮助下计算。 y = (n/(p+n))但是，假设我们有一个由10个元素组成的表熵将如下：
熵(X)= 0.8*
浏览 0提问于2016-09-30得票数 3
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