x1<-runif(100,0,1000)
x1<-round(x1,digits = 0)
a=3
b=3
y1<-a*x1
y2<-b*x1^2
k<-1000
m<-runif(100,0,k)
y1<-y1+m
y2<-y2+m
cor(x1,round(y1))
cor(x1,round(y2))
mutinformation(x1,round(y1))
mutinformation(x1,round(y2))
今天师兄给我讲了模拟实验，分享给大家 构建网络时，有两种方法，相关性和互信息，那么这两种方法孰优孰劣呢？ 已知相关...
1. 什么是互信息，互信息vs相关性的关系 吴军老师讲的概念本身不难，信息之间是有相关性的，互信息是度量相关性的尺...
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延续上一次对熵的理解，今天来看看互信息。先说概念：互信息（Mutual Information）也叫转移信息（tr...
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前言 先列出来几个概念： 信息熵：变量的混乱程度，公式，熵越大表示混乱程度越大。 互信息：表示两个变量X与Y相关性...
点互信息算法（PMI） 基本思想：是统计两个词语在文本中同时出现的概率，如果概率越大，其相关性就越紧密，关联度越高...
【印象深刻】 互信息可以简单地理解为相关性。 世界上很多事情彼此相关,如果它们之间有确定的因果关系,那样的信息就是...
熵的定义如下： 互信息 = H(D) - H(D|A) 信息增益 = 经验熵 - 经验条件熵； 互信息和信息增益理...
本文标题：构建模拟实验比较相关性和互信息
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yurnyftx.html
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