输入： 一个字符串，请忽略所有非字母的字符(即只关注a-z, A-Z)，且不区分字母的大小写。 提示：可以用StdIn.readAll()读入字符串的所有内容 输出： 对应字符串的熵值，输出请用格式化输出("%4.2f\n") 样例输入： To□be□or□not□To□be,↵ that□is□the□question↵ 样例输出： 3.26↵

决策树——ID3算法1.信息熵2.信息增益3.西瓜数据集来构造决策树 用信息增益大小作为决策树属性选择划分的依据是ID3算法构造决策树的核心思想 1.信息熵 在讲信息增益之前就不得不提到信息熵，信息熵定义为： 其中： D —— 样本集合 Pk —— 第k类样本所占比例（k取1,2,…,|y|） 它是度量样本集合纯度最常用的指标，通常En(t)越小样本集合纯度越高。 2.信息增益 信息增益定义为： 其中： a —— 样本中的一个属性 D —— 样本集合 Dv ——实际属性值v对应的样本集合 V —— 属性a对应的实际属性值个数 v —— 某一个实际属性值计数 Ent(D) —— D的信息熵

使用MATLAB实现信息熵的计算

matlab信息熵代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x代

信息熵概念与公式表及在NLP上的含义：包含名称、节点、信息论含义、NLP含义、公式

该资源为试用版代码~ 一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵

基于挖掘分析影响学生学习效果主因素为目的，采用了能够对数据进行挖掘分析并直观展示结果的决策树技术方法，通过某班学生某门课程的学习信息数据进行挖掘分析的试验，采用ID3和C4.5算法生成决策树，并使用后剪枝技术精简决策树，最终找出决定本门课程学习效果的主要因素-考勤。从而为分析学生学习情况，给予个性化提示与指导提供有效的建议。

决策树为了找出最佳节点和最佳的分枝法，创建了几个指标来帮助实现局部最优，简单说一下，对公式感兴趣的也可以自己搜搜看：信息熵：混乱度，不稳定度，不确定性越大，越混

计算一幅图片参数的程序合集（信息熵、对比度、平均亮度、清晰度）

针对无线传感网络中数据融合需求的多样性，提出了一种新的簇内数据融合方法。该方法基于信息熵可反映节点数据分布的统计特性，首先对节点内数据并查集的信息熵进行最大寻优、自动确定融合的上下限阈值，完成节点局部数据融合；同时考虑簇内信息分布的空间特性，对簇内二维信息熵进行最大寻优，并由此确定簇内数据融合的阈值、实现冗余数据过滤；最后就该方法与传统的数据融合策略进行了仿真比较。实验结果验证了该方法简单，可有效实现全局数据融合，显著降低节点能耗。