사실, 엔트로피가 많을수록 데이터의 혼돈이 커집니다. 엔트로피가 높은 예측 변수는 대상과 다소 관련이 없습니다. 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 낮은 엔트로피는 목표가 예측자로부터 쉽게 결정된다는 것을 나타냅니다.
네젠트로피는 엔트로피의 반대말로, 엔로피에 비해 새로운 지식을 가져오지 않고 단순히 편의상 도입한 것입니다. 예측 변수의 엔트로피가 크면 네겐트로피는 작습니다. 엔트로피가 작으면 네겐트로피가 큽니다. 뜨겁고 차가움, 빛과 어둠 등과 같이 하나가 부드럽게 다른 하나에 스며든다.
하지만 그게 다가 아닙니다. 교차 엔트로피도 있습니다. 이것은 두 예측자가 함께 목표와 관련되는 방식이며, 높은 교차 엔트로피는 나쁘고 낮은 교차 엔트로피는 좋은 것입니다. 기계 학습에서는 엔트로피가 높은 두 예측 변수를 함께 사용할 때 낮은 교차 엔트로피를 제공하는 경우가 종종 있습니다. 이것이 바로 우리 모두에게 필요한 것입니다. 각각의 예측 변수는 그 자체로 목표와 나쁜 관련이 있을 수 있지만(둘 모두에 대해 높은 엔트로피), 함께 있으면 과녁을 맞출 수 있습니다(낮은 교차 엔트로피). 따라서 단순히 각 예측 변수의 엔트로피를 개별적으로 측정하고 추정에 따라 집합을 선택할 수 없습니다. 예를 들어 교차 엔트로피가 낮은 전체 예측 변수 집합을 선택해야 합니다. 예를 들어 엔트로피를 별도로 보지도 않습니다.
다음은 예입니다 -
1) 높은 엔트로피 예측자. 일반적으로 대상 클래스를 예측하는 것은 불가능합니다.
2) 낮은 엔트로피 예측자. 자세히 보면 예측값이 0에서 0.25 사이이거나 0.4보다 작으면 클래스 값 = 1이고 그렇지 않으면 클래스 = 2입니다. 이것은 ML에서 사용하기에 매우 편리한 예측값입니다.
3) 각각 높은 엔트로피를 갖고 모델이 첫 번째 또는 두 번째 예측자만을 사용하여 목표를 예측할 수 없는 두 개의 예측자. 그러나 그것들을 함께 그리면(X 축은 첫 번째 값이고 Y는 두 번째 값) 대상 클래스에 대한 매우 좋은 정보를 함께 제공한다는 것이 즉시 분명합니다(두 예측 변수에 대한 동일한 부호 = class1, 다른 기호 = class2). 이것은 낮은 교차 엔트로피의 예입니다.
Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанных с созданием искусственных интеллектуальных систем. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей...
교차 엔트로피를 찾으려면 먼저 두 이벤트의 조건부 엔트로피를 찾아야 합니다. 이것이 바로 제가 지금 하고 있는 일입니다....
그리고 FOS에서 모델이 동작할 때 모델의 엔트로피 추정이 필요하다. 신호를 발행함으로써 이 신호의 엔트로피를 계산하고 결론을 도출할 수 있습니다. 신호의 엔트로피가 증가했습니다. 젠장, 떨어졌어, 이건 우리 증기기관차야....
추세에 따른 거래 - 예, 맞습니다. Mikhail, 더 빠른 실험실, 그렇지 않으면 Forex의 돈에 대한 갈증에 맞춰 장인이 이미 내 얼굴 앞에서 주먹을 비틀고 엔트로피 / 네겐트로피에 집중할 수 없습니다 ...
교차 엔트로피를 찾으려면 먼저 두 이벤트의 조건부 엔트로피를 찾아야 합니다. 이것이 바로 제가 지금 하고 있는 일입니다....
당신은 나보다 다른 크로스 엔트로피를 가지고 있습니다. 나는 도울 수 없습니다. 자전거도 있지만 더 좋다는 말은 하지 않겠습니다 :)
주제에 대한 R 패키지를 조금 살펴보았는데 https://cran.r-project.org/web/packages/EMVC/EMVC.pdf 엔트로피와 교차 엔트로피를 모두 찾고 필터 아웃 예측자.
나는 정보 이론을 공부하지 않았지만 R에서 엔트로피에 대한 약간의 경험이 있습니다.
사실, 엔트로피가 많을수록 데이터의 혼돈이 커집니다. 엔트로피가 높은 예측 변수는 대상과 다소 관련이 없습니다. 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 낮은 엔트로피는 목표가 예측자로부터 쉽게 결정된다는 것을 나타냅니다.
네젠트로피는 엔트로피의 반대말로, 엔로피에 비해 새로운 지식을 가져오지 않고 단순히 편의상 도입한 것입니다. 예측 변수의 엔트로피가 크면 네겐트로피는 작습니다. 엔트로피가 작으면 네겐트로피가 큽니다. 뜨겁고 차가움, 빛과 어둠 등과 같이 하나가 부드럽게 다른 하나에 스며든다.
하지만 그게 다가 아닙니다. 교차 엔트로피도 있습니다. 이것은 두 예측자가 함께 목표와 관련되는 방식이며, 높은 교차 엔트로피는 나쁘고 낮은 교차 엔트로피는 좋은 것입니다. 기계 학습에서는 엔트로피가 높은 두 예측 변수를 함께 사용할 때 낮은 교차 엔트로피를 제공하는 경우가 종종 있습니다. 이것이 바로 우리 모두에게 필요한 것입니다. 각각의 예측 변수는 그 자체로 목표와 나쁜 관련이 있을 수 있지만(둘 모두에 대해 높은 엔트로피), 함께 있으면 과녁을 맞출 수 있습니다(낮은 교차 엔트로피). 따라서 단순히 각 예측 변수의 엔트로피를 개별적으로 측정하고 추정에 따라 집합을 선택할 수 없습니다. 예를 들어 교차 엔트로피가 낮은 전체 예측 변수 집합을 선택해야 합니다. 예를 들어 엔트로피를 별도로 보지도 않습니다.
다음은 예입니다 -
1) 높은 엔트로피 예측자. 일반적으로 대상 클래스를 예측하는 것은 불가능합니다.
2) 낮은 엔트로피 예측자. 자세히 보면 예측값이 0에서 0.25 사이이거나 0.4보다 작으면 클래스 값 = 1이고 그렇지 않으면 클래스 = 2입니다. 이것은 ML에서 사용하기에 매우 편리한 예측값입니다.
3) 각각 높은 엔트로피를 갖고 모델이 첫 번째 또는 두 번째 예측자만을 사용하여 목표를 예측할 수 없는 두 개의 예측자. 그러나 그것들을 함께 그리면(X 축은 첫 번째 값이고 Y는 두 번째 값) 대상 클래스에 대한 매우 좋은 정보를 함께 제공한다는 것이 즉시 분명합니다(두 예측 변수에 대한 동일한 부호 = class1, 다른 기호 = class2). 이것은 낮은 교차 엔트로피의 예입니다.
아마도 주요 구성 요소 만 있습니까?
http://padabum.com/d.php?id=223567
고마워하지마
다시 읽어보세요... 언제 끝나나요?
http://padabum.com/d.php?id=223567
고마워하지마
다시 읽으십시오 ... 언제 끝날 것입니까
책을 주셔서 감사합니다.
아니요, 설치 과정에서 이러한 링크를 다운로드하지 않습니다.))
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설치 없이 모든 것이 규범을 흔들고 있습니다.
pdf 파일이 깔끔해서 djvu로 변환해서 올려도 됨아마도 주요 구성 요소 만 있습니까?
주성분은 대상 분석 없이 계산됩니다. 주요 구성 요소를 찾을 수 있지만 원하는 대상을 예측하는 데 유용할지 여부는 미리 알 수 없습니다.
그리고 크로스엔트로피는 특정 타겟과 관련하여 계산할 수 있으며 결과는 간섭 때문에 제거해야 하는 예측 변수를 알려줍니다.
EMCV 패키지를 사용해보고 싶었습니다. 전에 눈치채지 못한 것이 아쉽습니다. 작동하면 나중에 사용 예시를 여기에 게시하겠습니다.
설치 없이 모든 것이 규범을 흔들고 있습니다.
죄송합니다. "다운로드" 버튼을 잘못 눌렀는데 실행 파일이 있습니다.
다 괜찮아.
죄송합니다. 다운로드 버튼을 잘못 눌렀습니다. 다 괜찮아.
하나는 광고 버튼일 뿐입니다. 이제 해적 사이트에서 더 많은 경험을 해야 할 때입니다))