Java信息动力学工具包（JIDT） 版权所有（C）2012- ； 2014年-IpekÖzdemir； 2017年 ; 2019- Emanuele Crosato，Sooraj Sekhar，奥斯卡徐怀古 JIDT提供了一个独立的，开放源代码的Java实现（也可以在 ， ， ， 和），用于实现复杂系统中分布式计算的信息理论测量：即信息存储，传输和修改。 JIDT包括以下实现： 主要用于度量传递熵，互信息及其条件变量，以及活动信息存储，熵等； 对于离散值和连续值数据； 使用各种类型的估计器（例如Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计器， Box-ker

文本熵 计算给定文本的熵的代码。 我使用过旁遮普语语料库（随附上传）。

matlab写代码代码用于计算实验的函数出现在论文“持久熵：用于分析细胞排列的尺度不变拓扑统计”和“使用持久熵表征上皮组织”中。 函数如下： - reduce_cells.m：包含用于归一化图像中单元数量的螺旋算法。 (matlab) -persistentEntropy：取条码并计算其持久熵。 (右) 带有实验代码的脚本是： - acquire_point_cloud.m：读取数据，运行reduce_cells.m并写入结果。 - generateFrame.R：计算包含所有图像的熵值和归一化数 n = 5, 10, 15 ... 到 385 的 data.frame。 - generateBarcode.R：计算一种单元格的所有条码。 - generateFigures：使用持久熵值创建箱线图 可以加载workspace.Rdata 文件以获得所有组织图像和不同归一化数的持久熵值。 您还可以找到每个条形码中所有条的长度总和。 只要您引用我们的论文，请随意使用这些值。 不幸的是，我不是数据的所有者，因此我无法为您提供图像或点云（这些文件夹是空的）。 但是，您可以使用出现在同名文件夹中

本文为softmax 的交叉熵 求导公式，来源于斯坦福cs224n 其中一题

计算l两段信号的传递熵 传递熵其实就是一个条件分布带来的探测到时间序列间的不对称性

可以计算图像信息熵的代码，很好用哦，可以下下来进行一些图像处理

社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。

image processing toolbox, a very useful toolbox, especially feature extraction such as corner_pyramid, entropy_pyramid, orientation_pyramid.

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