entropy

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私はパンダで大丈夫になり始めていますが、この問題に対処する方法は不明です。私は、エントロピーを計算しようとしているパンダのデータフレームに辞書の列を持っています。辞書の各キーはクラスタを表し、値は同じクラスタ内の単語です。各行は、辞書内の要素の量が異なるこのように見えます。すなわち、いくつかは10まで持っている間、いくつかの辞書は、二つのクラスタを持っている：私は、各行のエントロピーを計算する

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Pythonで連続変数のエントロピーを見つけるには？

私は[23.13,56.1,12.6,1.23,5.56]のような値を持つ変数を持っています。私はこの変数のエントロピーを見つけたいと思う。私はここに1つのコードHow to compute the shannon entropy and mutual information of N variablesを持っていますが、連続変数のためにはどのビンサイズが望ましいでしょうか？

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コードネーム1 - 収集エントロピー

基盤となるシステムからエントロピーを収集する直接的な方法（プラットフォーム固有のコードを書かない）はありますか？クロスプラットフォームのエントロピー収集メカニズムを追加する予定はありますか？それは非常に便利な機能になります。

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適合曲線：重み付けされた知識グラフにおける分布を記述するモデル

知識ネットワークを表現し、重み付きグラフの特性について学ぶための単純なモデルとして、私はWikipedia記事間の余弦類似度を計算した。私は各記事の類似度の分布を見ています（写真参照）。図では、カーブが特定の値（指数関数から線形に）で派生していることがわかります。カーブをフィットさせてその値を抽出したい場合、派生物が目に見える「類似」（閾値の左側）と「他」（閾値の右側）の2つのセットで同様の記

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Python Scipy最適化：ランタイム警告ログに無効な値が発生しました

後者の2つの制約関数である最初の関数をScipyで最適化しようとしています。 def entropy(x): entropy = 0 for i in range(6): entropy = entropy + x[i]*np.log(x[i]) return entropy def constraint_1(x): validpmf = 0

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Python TypeError： 'numpy.int32'オブジェクトが反復可能ではありません

k-means結果データフレームのエントロピーを取得しようとしていますが、エラーが戻ってきています：TypeError： 'numpy.int32'オブジェクトは反復不可能です理由を理解できません。 from collections import Counter def calcEntropy(x): p, lens = Counter(x), np.float(len(x))

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決定木は、利得/分割計算の後、同じ与えられた木で終わった？

解決するクラスのサンプルデータを含む決定木が与えられました。提供されたサンプルデータで獲得/分割ツリーを計算した後、私はその質問にあったツリーと結びついた。質問で与えられた同じツリーが終わった場合、それ以上情報が得られず、すべてが適切に分類されていますか？私たちに与えられた決定木が私の解決策と同じになってしまった場合、どうすればよいのかを知りたいだけです。

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デシジョンツリークラシファイアの精度

私のデータセットの最後の列の値が「作成済み」または「逃した」と予測し、プログラムを数回実行したが、精度は常に100％。私はそれが約95-100％と期待します。どんな考え？ここでは、データセットのスニペットは、（元1が000 74以上の行を持つ）である：ここでは A,L,-5,8,3,475,11.8,1,1.6,6.1,2,2.7,made A,L,-39,10,2,30,18.5,6,5.4,

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pytorch nn.CrossEntropyLoss（）でのクロスエントロピー損失

多分誰かが私をここで助けることができます。私は、ネットワークの所与の出力 print output Variable containing: 1.00000e-02 * -2.2739 2.9964 -7.8353 7.4667 4.6921 0.1391 0.6118 5.2227 6.2540 -7.3584 [torch.FloatTensor of size 1x10] 、