作者： 黄海安 编辑： 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导，并且联系机器学习算法进行说明熵的应用，最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识，由于本人水平有限，如写的不好地方，敬请原谅！ 机器学习常用熵定义 熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？这是3个非常现实的问题。
1 信息量 定义：信息量是对信息的度量。 就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量x的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢? 多少信息用信息量来衡量，我
我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。
当你在使用Python的tkinter库创建GUI（图形用户界面）应用程序时，可以使用window.resizable(False, False)技术来控制窗口是否可调整大小。这个技术有着重要的作用，特别是当你希望保持窗口的固定大小时。
时间的结束？图片来自 Jens Kreuter 由Bret Cameron修改。
熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首先，我们先来理解一下信息这个概念。信息是一个很抽象的概念，百度百科将它定义为：指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。那信息可以被量化么？可以的！香农提出的“信息熵”概念解决了这一问题。
目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 一 信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首先，我们先来理解一下信息这个概念。信息是一个很抽象的概念，百度百科将它定义为：指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。那信息可以被量化么？可以的！
Java原生序列化 Java类通过实现Serializable接口来实现该类对象的序列化，这个接口非常特殊，没有任何方法，只起标识作用。Java序列化保留了对象类的元数据，如类、成员变量、继承类信息等、以及对象数据等，兼容性最好，但不支持跨语言，而且性能一般。 实现Serializable接口的类建议设值serialVersionUID字段值，如果不设置，那么每次运行时，编译器会根据类的内部实现，包括类名、接口名、方法和属性等来自动生成serialVersionUID。如果类的源代码有修改，那么重新编译后的serialVersionUID的取值可能会发生改变。因此实现Serializable接口的类一定要显示的定义serialVersionUID属性值。修改类的时候需要根据兼容性决定是否修改serialVersionUID属性值。 - 如果是兼容升级，请不要修改serialVersionUID属性值，避免反序列化失败（在反序列化未升级的对象时候） - 如果是不兼容升级，需要修改serialVersionUID属性值，避免反序列化混乱（不修改的话， 有可能将未升级的对象反序列化出来） 使用Java原生序列化需要注意，Java反序列化时，不会调用类的无参构造方法，而是调用native方法将成员变量赋值为对应类型的初始值。基于性能以及兼容性考虑，不推荐使用Java原生序列化。
主要说一下我认为比较重要的东西。 foreach循环 格式: foreach(类型 循环变量 in 变量的取值集合) 变量值集合类型必须是一个集合，而循环变量必须和它的类型一致，如果不一致，需要显示转换，循环变量是一个只读的局变量 ---- goto语句 可以用于任何语句的跳转，可以跳进跳出循环语句，共同语句需要指明标签，使goto语句跳转到标签处。 尽量少用goto，代码可读性差，容易造成程序混乱。 ---- 异常处理 异常程序运行时遇到的错误，或者程序意外的行为，在异常发生时，采用
决策树模型呈树状结构，是以实例为基础的归纳学习，它的每个非叶子节点存储的是用于分类的特征，其分支代表这个特征在某个值上的输出，而每个叶子节点存储的就是最终的类别信息，可以认为是if-then规则的集合。简而言之，利用决策树进行预测的过程就是从根节点开始，根据样本的特征属性选择不同的分支，直到到达叶子结点，得出预测结果的过程。决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。其主要优点是模型具有可读性、分类速度快、只需一次构建，可反复使用。
我使用的公司研发团队提供的开发框架，HTML5技术，在调试一个原生功能的时候，发现一个原来一直没出过问题的地方居然不能正常工作了。
在基础的响应式数据和事件函数之后，我们再来说说 computed 计算属性 和 watch 监听吧。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
二分查找，也叫折半查找，一个比较简单的算法，能在有序数组中，以O(logn)的时间复杂度，快速找出符合要求的答案。在n非常庞大的情况下，相比于遍历数组，二分查找的效率是非常高的。 虽然二分查找的思路理解起来非常简单，但是真正到了做题的时候，如果不能彻底参透该算法，做到具体问题具体分析，可能就会漏洞百出了。正如网上资料所说：
决策树属于监督学习算法的一种，根据原始输入数据中的特征，构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子，输入数据如下
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
IO是个耗费时间的活，如果CPU在取值执行过程中，遇到了IO指令，那么必须等当前IO执行完毕后，才能继续取出下一条指令去执行，显然这种同步等待机制，并没有充分利用CPU的性能。
本文介绍了如何从零开始学习人工智能，并使用Python实现一个决策树。首先，作者介绍了决策树的基本概念和算法，然后详细讲解了如何利用Python实现决策树。最后，作者展示了一个朴素的决策树实例，并介绍了后续可以进行的改进和拓展。
因为工作中不怎么使用python，所以对python的了解不够，只是在使用的时候才去学，在之前的几个例子中几乎没使用什么python的特有语法，本着完成任务优先的原则也没有深入，但是在阅读别人的代码的时候发现有些特有语法不是很熟悉，搞不清代码的真正意思，今天就搞清楚切片和推导式的使用，OK。我们开始吧
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 1986年Quinlan提出了著名的I
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写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
cron表达式是一个已经存在了很长时间的UNIX工具，因此它的调度功能非常强大且已经经过验证。CronTrigger类的功能是基于cron的调度功能实现的。
决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。 二、具体原理
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。
信息熵是将熵的理论应用于信息混乱度的描述，在随机变量中可以描述随机变量不确定性的程度，在机器学习的样本集合中，可以用于描述样本集合的纯度。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的, 常见的机器学习算法：
本文对大龄单身狗返乡过年期间面临的瞬时压力激增这一深刻复杂的社会现象进行了系统研究，主要包括：I. 建立了大龄青年返乡过年期间瞬时压力模型，并对其有效性进行了验证；II. 分析了人类社会婚恋问题中的熵增原理，并运用该原理对春节期间大龄单身狗被频繁催婚这一现象做了批判分析。结合上述结果，本文对大龄单身狗返乡过年期间如何避免上述压力给出了针对性建议。
1.面向对象的三大特性：封装性、继承性、多态性 封装： 封装使用的领悟： 1).生活层面：食品、快递、计算机、明星... 2).计算机层面： ①.模块、类、函数... ②.属性数据的封装与隐藏 权限修饰符的概念： public(公共的，范围最大) protected(收保护的)default(默认，缺省) private(私有的，范围最小) python语言没有以上这些关键字： 对于python的属性私有化使用:__来实现 在设计完类，外界创建对象通过.的形式访问(设置)属性， 可能会出现跟现实情况不符的混乱数据，那么我们就将属性的设置权没收(外界不能直接通过.调用属性)， 在类的内部提供外界额外的访问方式(定义setter和getter方法)， 并且在需要的时候，可以在函数的内部加入数据合法性的校验； 模板： 对于setter函数，命名：set属性名(首字母大写) 对于getter函数，命名：get属性名(首字母大写) 私有属性：__age 设置值(__age)： def setAge(self,age): self.__age = age 获取值(__age)： def getAge(self): return self.__age 演示封装性的使用--->属性的封装与隐藏（私有化）
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
有一个房间，里面有 100 个人，每个人有 100 元。每过一会，每个有钱的人给随机的其他人 1 元，经过一段时间后，房间内的资金分配情况是怎样？
导读：数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
浮动特性 ( 脱离标准流布局 ) : 浮动的元素 会 脱离 标准流布局 , 剩余的标准流布局正常显示 , 脱离的浮动元素在标准流上方显示 ;
"语言艺术是以善意为基础。变相的讽刺，拐弯抹角的谩骂，体现的不是机灵，而是素质问题，毕竟谁都不是傻瓜。
与传统的业务连续性计划和灾难恢复相比，混沌工程是一种更好的方法，可以测试当今复杂的企业安全计划的弹性。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布，但真实情况却是很多数样本都不是或无法判断是否等概率分布。在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。
决策树呢，在机器学习的算法里也是比较常见的一种分类与回归算法了。决策树模型是树状图结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。其实从简单角度来讲就是两个选择不是“是”就是“否”。下面我们从简单的图画中看一下什么是决策树吧！
改变参数化的取值方式，关键在于Select next row和Update value on这两个选项。
近年来，随着系统架构逐渐向微服务架构演化，开发效率以及系统扩展性大幅提高。但同时，系统的复杂性也随之提高，传统的测试方法已经不能全面理解和覆盖系统所有可能的行为，测试的有效性被大打折扣。我们通过各种测试、SRE、DevOps、金丝雀发布、蓝绿部署、预案、故障演练等方法，希望能够防患于未然。但服务规模不断增长，服务之间的依赖性所带来的不确定性也呈指数级增长。在这样的服务调用网中，任何一环出现的正常或异常的变化，都有可能对其他服务造成类似蝴蝶效应一般的影响。
ThreadLocal一般用于线程间的数据隔离，通过将数据缓存在ThreadLocal中，可以极大的提升性能。但是，如果错误的使用Threadlocal，可能会引起不可预期的bug，以及造成内存泄露。
这个限制在开发中也确实会时常影响到我们的开发体验，比如函数组件中出现 if 语句提前 return 了，后面又出现 Hook 调用的话，React 官方推的 eslint 规则也会给出警告。
接上一期的分享，今天继续学习统计学的相关知识，今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用（一类错误与二类错误）以及相关、因果以及回归关系。
文中有数据派THU福利哦 [ 导读 ] 达利欧在新书的尾声中说，我所获得的一切成就，主要不是由于我知道什么 ，而是由于我知道如何应对我所不知道的东西。赌未来就是赌概率，没有什么是确定的，连概率都不是确定的。而如何基于自己不知道的东西来做出生活决策和市场决策，瑞·达利欧分享了以下原则：1. 了解所有的可能性，考虑最坏的情况，然后想办法消除无法忍受的情况。2. 分散风险。除了确保我考虑到了所有能想到的最坏情况，我还试图通过有效分散风险，为我想不到的地方做准备。这一原则在艰难时日救了很多人的命， 也是我最重要
作为一名数据分析师，自己对Pandas有过系统的学习和应用实践，对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究，前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。那么在赞美之余，有没有一些觉得不好的设计呢？今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方，纯为个人见解！
模型是用来解决特定的问题，一般我们只讲“模型对于这个领域是否更有用”，而不是那个模型更好。
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