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沙龙
1
回答
特征选择中信息增益与
互信
息的差异
feature-selection
、
mutual-information
信息获取和相
互信
息有什么区别?在随机变量和目标类之间进行计算时,相
互信
息是否与信息相同?
浏览 0
提问于2019-03-19
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2
回答
互信
息概念
feature-selection
、
mutual-information
我想在虹膜数据集中获取相
互信
息以选择最佳特性,但我对
互信
息感到困惑。除非你能向你祖母解释,否则你不会真正理解什么。阿尔伯特·爱因斯坦
浏览 0
提问于2018-11-22
得票数 2
1
回答
两个不同大小的图像块的
互信
息
image
我需要计算两个图像块的
互信
息。如果两个面片大小相同,我知道如何计算它。但是如果大小不同,我如何计算
互信
息(或两个补丁之间的联合直方图)?
浏览 2
提问于2015-11-10
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3
回答
Linux
身份验证与Windows2012R2服务器(不推荐的IMU角色)
linux
、
windows
、
active-directory
、
ldap
、
posix
我一直在浏览网络,试图通过Windows2012R2服务器上的域用户帐户对
Linux
上的用户进行身份验证。我过去这样做的方式是使用服务器上的“Unix标识管理”角色来设置Posix属性。有没有人知道另一种方式来验证(集中式)
Linux
帐户,而不需要Windows服务器上AD中的Posix属性?我试图遵循hesling pdf和红帽指南的做法,将AD与
Linux
集成,但这两篇文章都是去年发表的。显然是在AD上使用IMU的角色。这个星期我尝试了中央快车,但是除非我遗漏了什么,否则我无法用它来管理AD中
Linux
帐户的任何Po
浏览 0
提问于2015-02-10
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1
回答
条件熵与
互信
息聚类评价
clustering
、
model-evaluations
、
information-theory
、
mutual-information
我还发现,
互信
息是一种类似的方法,同时我还研究了各种替代方案。根据我的数据,他们似乎给出了类似的结果。 如果我的数学是正确的,我所使用的平均熵对应于条件熵项H(V|U),并试图最小化这与最大的相
互信
息对齐。我无法理解的是,奇异平均熵与相
互信
息有何不同,为什么我们需要熵项H(U)或H(V)。似乎最小化其中一个条件熵就足够了。换句话说,据
浏览 0
提问于2019-04-19
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1
回答
同一服务器上的ADFS设置SSO
.net
、
sharepoint
、
adfs2.0
我正在
配置
我的AFDS。我试图让两个应用程序相
互信
任,它们位于同一台服务器上,处于相同的doamin下。我想知道是否有人有在单个服务器上
配置
ADFS以及在同一台服务器上
配置
应用程序的特殊经验。对此有什么指导,或者我的情况需要什么特殊的
配置
吗?由于应用程序和ADFS都在同一台服务器上,我需要对证书做一些特殊的处理吗?
浏览 2
提问于2013-10-03
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1
回答
使用mod_auth_kerb对ActiveDirectory和多个领域进行Kerberos身份验证
active-directory
、
apache2
、
kerberos
我们的环境是这样的: 我们有一堆相
互信
任的ActiveDirectory服务器,,我们有一个具有mod_auth_kerb的
Linux
,它可以通过“主”AD服务器进行身份验证。
浏览 3
提问于2011-05-23
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1
回答
互信
息和预测精度
machine-learning
、
data-mining
、
information-theory
互信
息和分类的预测精度或回归的均方误差之间有什么关系?在数据挖掘中,是否有可能在低
互信
息的情况下具有高精度/低MSE?
浏览 20
提问于2018-02-03
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1
回答
使用第三方PKI证书的客户证书认证比使用自签名更安全吗?
tls
、
certificates
、
certificate-authority
我正在从事一个小型M2M项目(几百个连接到单个云服务器的节点),并希望使用客户端证书身份验证,每个客户端在制造时获得自己的唯一证书。在开发过程中,我们一直使用自签名的.crt和.key来生成客户端证书,一切都进行得很顺利。我们可以根据需要发布和撤销证书,如果客户端的证书无效或被撤销,我们的云服务在拒绝连接方面做了正确的事情。 现在我们离生产时间越来越近了,我想知道这是否是一种安全的方法,或者从“真正的”CA购买PKI包是否有价值。客户端节点将分布在世界各地,并将通过常规的Internet连接(没有VPN,可能有大量的NAT‘’ted连接)进行连接,如果这有任何区别的话。
浏览 0
提问于2015-02-02
得票数 2
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1
回答
如何根据最近的观点向培训外的用户推荐项目?
machine-learning
、
recommender-system
、
apache-spark
、
embeddings
、
matrix-factorisation
我使用Spark的矩阵因式分解(隐式反馈协作过滤)的ALS实现来训练用户和项嵌入。现在,我如何为培训之外的用户构建用户嵌入。我尝试通过平均用户项的项嵌入来构造用户嵌入。但是,当我比较平均向量和原始用户嵌入的性能时,就没有那么好了。 那么,如何使用项目矩阵和评等矩阵生成用户嵌入呢?
浏览 0
提问于2019-04-02
得票数 1
1
回答
如何利用mRMRe软件包找到最优的特征计数?
r
、
machine-learning
、
bioinformatics
、
feature-selection
提取mrEnsemble_genes后的结果是列出如下基因,gene08 gene67 他们的排名是根据相
互信
息计算的分数吗?
浏览 21
提问于2022-04-25
得票数 0
1
回答
哪些方法返回两个函数之间的单个相似性度量?
python
、
numpy
、
correlation
这种情况下的函数是离散数据集。我没有实际的功能。我尝试了numpy.correlate,但输出不是单个数字。我也不确定这种方法是如何工作的,因为在x轴上采样数据的点并不总是相同的。我正在寻找最简单、最有效的方法来获得单个数字,该数字表示在相似空间上采样的两个数据集之间的相似性度量。
浏览 3
提问于2014-11-26
得票数 0
2
回答
R包可用于“调整后的相
互信
息”?
r
我正在寻找一个包来计算两个聚类之间调整后的
互信
息。我只通过谷歌找到了一些python代码。是否有内置的R包或函数可以通过交
互信
息对数据进行聚类?
浏览 1
提问于2014-02-17
得票数 1
1
回答
功能选择
machine-learning
、
data-mining
、
feature-selection
我必须对术语执行特征选择,并且我打算使用相
互信
息作为执行特征选择的度量。我的疑问是,在计算所有可能的对之间的
互信
息之后,应该做什么?我是否应该设置一个阈值,并选择在该阈值内的所有术语对?
浏览 1
提问于2013-03-06
得票数 0
1
回答
mutual_info_classif根据特性顺序返回不同的值
python
、
scikit-learn
、
entropy
我注意到sklearn mutual_info_classif函数中的行为与我在
互信
息目标中所期望的不一致。给定一组列'A‘、'B’、'C‘和一个因变量y,所计算的相
互信
息可以是所有特征与y(单个标量)或单个特征与y(标量列表)之间的相
互信
息。(特性和因变量之间的相
互信
息值)随列的顺序而变化。例如,以下查询提供不同的输出。, 0.017, 0.14]feature_scores = mutual_info_classif(
浏览 5
提问于2021-02-17
得票数 2
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2
回答
执行ssh总是报错Could not resolve hostname?
云服务器
、
ssh
我有三台云服务器(centos7.2 64位),采用内网IP
配置
SSH
互信
。
浏览 30094
提问于2019-03-19
1
回答
如何在python中计算3D图像的
互信
息
python
、
image
、
simpleitk
但不幸的是,在新的版本中,我们不能计算
互信
息值。我尝试过其他的计算方法,但最终发现不适用于计算图像的
互信
息(如sklearn包)。 有没有已经可以做到这一点的库/工具?您将如何实现它?
浏览 38
提问于2020-08-19
得票数 1
1
回答
条件
互信
息表示
math
、
probability
、
probability-theory
、
probability-distribution
我看过许多论文和文章,它们提出了相
互信
息和有条件相
互信
息的公式。他们通常用两种方式写出来: 这些公式实际上是等价的吗?PX(x)的意思实际上与P(x)的意思相同吗?
浏览 4
提问于2017-03-20
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1
回答
理解GMM-MMI
machine-learning
、
clustering
、
gaussian
特别是,使用最大限度的相
互信
息是相当普遍的。请你把它们连同解释一起说出来好吗?
浏览 0
提问于2018-05-21
得票数 1
1
回答
连续/数字特征的
互信
息
machine-learning
、
feature-selection
、
discretization
我必须计算连续/数字特征的
互信
息。我想在此基础上应用特征选择。我对此应用
互信
息公式感到困惑。维基百科说集成是需要连续变量的。 是否需要在应用MI之前对特征进行离散化??
浏览 1
提问于2014-04-22
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