划分熵

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基于Spark的系统信息熵和条件熵计算
利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上,扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时,可直接调用ml.feature中相应的方法。
MATLAB信息熵计算
MATLAB提供高效便捷的函数,用于计算信息熵,量化数据的不确定性。
熵:定义与应用
熵:定义与应用 熵,也称为信息熵,是对随机变量不确定性的度量。 定义:在概率空间上,随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息,也称为信息熵或熵,记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论,也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。
Echarts地图绘制镇区划分
使用Echarts库根据指定数据生成地图,支持缩放、漫游等操作,并提供点击事件处理,实现不同区域的交互功能。地图展示广东省的镇区划分,采用分段式视觉映射显示风险等级,并提供悬浮提示显示区域名称。
Impala 资源池划分最佳实践
Impala 资源池划分最佳实践 • 理解 Impala 资源利用模式:了解查询的资源消耗,包括 CPU、内存和网络。• 建立合理分区的资源池:根据不同查询组(如交互式查询、批处理作业)的资源需求创建资源池。• 设置资源限制:为每个资源池分配适当的资源限制(例如 CPU 份额、内存限制),以确保公平分配和隔离。• 监控和调整资源使用情况:定期监控资源池利用率,并根据需要进行调整以优化性能。• 使用队列管理:实施队列管理以优先处理重要查询并防止资源饥饿。• 考虑使用 cgroup:使用 cgroup(控制组)进一步隔离资源池,以提供更精细的控制。
改进熵权TOPSIS评价方法
熵值法优化TOPSIS计算公式,提出改进熵权TOPSIS法,结合定性定量因素对电力营销服务进行评价,验证了该方法的实用性。
熵权法与MATLAB实现
熵权法是一种多准则决策方法,通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具,可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用,能有效处理多因素决策问题。
球壳网格划分函数优化球壳网格划分的小工具-matlab应用
mesh_sph函数用于球壳的网格划分,定义为半径rho、方位角theta和极角phi。详细说明请参阅doc sph2cart。Theta范围为0到2pi,Phi范围为pi/2到pi/2。根据所需网格密度,函数返回顶点矩阵vert和面矩阵faces。例如,使用mesh_sph(1,0:pi/4:2pi,-pi/2:pi/8:pi/2)可划分半径为1的完整球体,8个theta面和4个phi面的上半球。
Kozachenko-Leonenko方法的熵估计一维日期熵点估计的MATLAB开发
该脚本利用Kozachenko-Leonenko方法对一维日期数据进行熵的点估计。
MySQL执行计划分析详解
随着数据库技术的发展,MySQL的执行计划分析变得愈发重要。理解MySQL执行计划的优化技巧,能够显著提升查询效率和数据库性能。