熵 $H = -\sum_{i = 1}^{n} p(x_{i}) \log p(x_{i})$ $n$ 是分类的数目，熵越大代表随机变量 $X$ 的不确定性越大。 可知 $0 \leqslant H(P) \leqslant \log n$ 条件熵 $H(Y|X)$ 表示已知随机变量 $X$ 的条件下随机变量 $Y$ 的不确定性。 定义 $H(Y|X)=\sum_{
深刻认识商业的不确定性 现在开始，大家去认真研究国家宏观政策、产业政策。国家有很多内容是确定的，我们要在正确的大方向上，才能找到机会。 第一个比较明确的是，各行各业都在从粗放式走向高质量发展。中国曾经有很多行业都是粗放式发展。我拿块地，我只要地拿得好，我就变
不确定性推理概述 不确定性推理的含义 不确定性推理：是指建立在不清楚，不明确的知识和证据基础上的推理，不完备、不精确的知识推理，模糊知识推理。 为什么要采用不确定性推理： 多种原因导致同一结论。 解题方案不唯一，现实生活中的问题有很多解决方案，这些方案之间很难决定谁优谁劣，所以选
一、模式原理分析 在上一讲中，我们介绍了工厂模式中的抽象工厂模式，为便于你更好地理解，我们还通过家具厂的实例讲解了抽象工厂的使用步骤，并结合 Spring Framework 框架中的 BeanFactory 说明了寻找正确抽象的重要性。 今天我们接着来讲解另外一个工厂模式：工厂方法模式（Factory Meth
回复 21 楼， 因为 没有 认识 和 理解 波粒二象性 的 本质 和 原因， 于是， 由 波粒二象性 得出 微观 的 不确定性， 又 由 微观 的 不确定性 得出 宏观 的 不确定性（薛定谔的猫 、因果律丧失 、平行世界）， 这个 思路 是 草率 的， 从中 可以 讨论出 许多问题 。 由
第四章 不确定性推理方法 1.在不确定推理中，“不确定性”一般分为：（ ）和（ ）。 正确答案： (1) 知识的不确定性 (2) 证据的不确定性 2.不确定推理需要解决的重要问题是（ ）、（ ）、（ ）、（ ）、和（ ）。 正确答案： (1) 不确定性的表示与度量 (2) 不确定性匹配算法及阈值 (3) 组合证据不确定性的算法 (4) 不
【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。 交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 信息熵：表示随机变量的不确定性。 条件熵
20世纪70年代中期，美国国防部曾专门研究软件工程做不好的原因，发现70%的失败项目是因为管理存在的瑕疵引起的，而非技术性原因，从而得出一个结论，即管理是影响软件研发项目全局的因素，而技术部只影响局部。 人们普遍认为质量是“好的东西”，但是在实际上系统的质量可能是模糊的，尚未定
参考链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/577936758 信息熵：通过度量信息，来描述信息熵。 概率描述的是事件发生的确定性，熵表示的是事件发生的不确定性。 选取抛硬币这一不确定性事件作为度量，信息熵是1bit(两种等概率的可能，用bit来描述） （1）等可能事件： 通过对不确
熵 熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”，是物理学的概念。 在信息论中，信息熵可以有以下两种理解方式 表征事物的不确定性 表征事件的信息量 事件与概率 先来举个例子，理解事件与概率之间的关系 猜小球事件 有一个不透明的袋子，其中有四种数量相等的小球，A，B，C，D， 现在，拿出一个小球，事
1. Uncertainty Guided Collaborative Training for Weakly Supervised Temporal Action Detection 用视频级别的类别标签进行弱监督的实时动作检测，作者提出了一种不确定性指导的协同训练 UGCT，包含一个线上伪标签生成模型用于 RGB 和光流的互相学习，此外是一个不确定性感知
Task01 信息论基础 决策树分类思想： 用树的节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到当前节点下的子节点，这样决策树希望各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，达到分类效果。 节点类别纯度： 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导岀新的不确定性声明的公理。在人工智能领域，概率论主要有两种用途。首先，概率法则告诉我们AI系统如何推理，据此我们设计些算法来计算或者估算由概率论导出的表达式。其次，我们可以用概率和
昨日，沪深两市双双低开，开盘后震荡上行，随后顺利翻红走高。但红盘上方指数迎来分化，房地产以及金融的提振下，沪指表现良好，题材股表现不佳下深成指迎来回落翻绿。午后，石油板块拉升，沪指再创日内新高，而宁德时代走低下，深成指一度翻绿走低。板块上，煤炭反扑大涨，公用事业、房地产以及银行等
项目生命周期是指项目从启动至收尾所经历的一系列阶段，当项目进入收尾阶段时( ) 较高。A.项目的风险B.人力投入C.变更代价D.不确定性 P145 通用的生命周期结构具有以下特征： （1）成本与人力投入在开始时较低，在工作执行期间达到最高，并在项目快要结束时迅速回落。 （2）风险与不确定性在项
我们在学每一种语言的时候，都会学习语言中的逻辑结构，即if-else结构。基于现有的信息依次做出判断。今天要介绍的决策树就是起源于这种想法，利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。 比如说有媒婆跟一个女孩的母亲拉红线： 母亲：多大年纪了？ 媒婆：26。 母亲：长的帅不帅？ 媒婆：挺帅的。 母
Rate distortion 当讨论quantizer中的distortion时, 就是指MSE(可以有别的方法,但是MSE最常见且简单去计算). conditional entropy(条件熵)可以看作是度量一个source的residual uncertainty(剩余不确定性). 那么在uniform quantization的条件下, 给定x, 那么y就可以直接计算出,
参考通俗理解决策树算法中的信息增益说到决策树就要知道如下概念：熵：表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。假如双十一我要剁手买一件衣服，但是我一直犹豫着要不要买，我决定买这件事的不确定性（熵）为2.6。条件熵：表示在直到某一条件后，某一随机变量的复杂性或不确定性。我在看了这件衣服
在变革型领导（https://www.leadershipthoughts.com/transformational-leadership-guide-models-theories/）中，我们了解到变革型领导的一个特点是处理复杂性、模糊性和不确定性。那么，让我们来看看一个基于Ralph Stacey工作的领导模型，Ralph Stacey是几本关于领导和组织动力学的书的作者
1.项目定义3+2+1 独特性：思考平时工作中，如何将每天的事做出几个不同的亮点，思考你本人的价值， 而不是例行公事 临时性:尊敬职能经里，养兵千日，用兵一时 渐进明细性：或者不确定性，这个社会都是不确定性中。 运营->survival->today 项目->development->tommorrow, 不要将来为今天的舒适买音
信息：用于消除随机不确定性东西 一、不纯度： （1）基尼不纯度可以作为 衡量系统混乱程度的 标准； （2）基尼不纯度越小，纯度越高，集合的有序程度越高，分类的效果越好； （3）基尼不纯度为 0 时，表示集合类别一致； （4）在决策树中，比较基尼不纯度的大小可以选择更好的决策条件（子节点）。 为了要将表格转化为一棵
IROS 成立于 1988 年，每年举办一次，为国际机器人研究界提供了一个探讨智能机器人和智能机器科技前沿的国际论坛。除了技术会议和多媒体报告外，IROS 会议还举办小组讨论、论坛、研讨会、教程、展览和技术参观等活动，以丰富参会人员的成果讨论。IROS 2020 已于 10 月 24 日在美国拉斯维加
什么事，是你当了领导才明白的？ https://www.wukong.com/question/6742458709844164867/ 什么事，是你当了领导才明白的？ 先来个段子。 自从当上单位的一把手，我轻易不敢讲话了。 上个月，我刚搬进办公室，看到保洁李婶在拖地，我关心地问：“哎呦，您这么大年纪还让您干这个，多不好。”第二天，
什么是熵 - Entropy词源 — 最初来源于热力学Entropy来源于希腊语，原意：内向，即：一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发展的特性。定义的其实是一个热力学的系统变化的趋势。1923年，德国科学家普朗克来中国讲学用到entropy这个词，胡刚复教授看到这个公式，创造了“熵”字，因为“火”和热
原子荧光检测技术的不确定性S & 关键应用解析 原子荧光光谱分析法具有很高的灵敏度，校正曲线的线性范围宽，能进行多元素同时测定。它是介于原子发射光谱和原子吸收光谱之间的光谱分析技术。它的基本原理是基态原子（一般蒸汽状态）吸收合适的特定频率的辐射而被激发至高能态，而后激
