Публикации по теме 'entropy'
Понять энтропию и кросс-энтропию
Теория информации
Энтропия
(Физика): мера хаоса или беспорядка в системе. Чем ниже порядок, тем ниже энтропия.
(Теория информации): мера информации с точки зрения неопределенности. Чем выше неопределенность, тем выше энтропия. Чем выше энтропия, тем больше информации содержится в системе.
Мера информации
Чтобы понять, что такое информация и энтропия , давайте начнем с примера: мы подбросили монету и хотим знать, на какую сторону она приземлилась. Каков объем..
Все об энтропии, кросс-энтропии и KL-дивергенции
Информационное содержание -
Пожалуйста, ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой для получения подробной информации об информационном содержании.
Информационное содержание и энтропия Информационное содержание — medium.com
Энтропия -
Энтропия — это мера случайности обрабатываемой информации (большой беспорядок). Другими словами, это мера непредсказуемости. Чем выше энтропия, тем сложнее делать какие-либо выводы из этой..
Деревья решений и алгоритм ID3
«Дерево решений» — один из наиболее важных и наиболее полезных типов структур для машинного обучения. Особенно это очень важно для контролируемого обучения, то есть обучения с классификацией помеченного набора данных, касающегося заданного поведения, и применением этих знаний к различным данным. Можно сказать, что это похоже на обучение с учителем. В отличие от неконтролируемого обучения, в этом типе вы предоставляете программе помеченные данные.
Компонент дерева решений
В дереве..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..