信息论的意义

机器学习:在机器学习中,信息增益是衡量特征重要性的关键指标,基于信息论原理的决策树算法就是利用这一概念进行特征选择和分类。生物学与遗传学基因信息:信息论提供了一种量化DNA序列携带信息量的方法,帮助生物学家理解遗传信息的存储和传递机制。蛋白质结构:通过对蛋白质序列的熵分析,信息论有助于预测蛋白质的折叠...

AI产品经理必知的100个专业术语

信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameTheory)博弈论研究战略情况下的决策制定,适用于经济学、政治学等领域。86、统计显著性(StatisticalSignificance)统计显著...

对话李彦宏:AI价格战不可避免,烧钱不是事情的本质

但我觉得某种意义上讲,也不是坏事儿,当你价格足够低、甚至免费的时候,就会让更多人有积极性,来尝试在大模型基础上,去开发各种各样的应用,也就是说大模型对于各行各业的这个渗透速度会更快。那你都免费了,或者说价格足够低的话,你大模型公司靠什么赚钱呢?我是这样想的,大模型技术的天花板还是很高的,今天我们...

FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...

8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)9、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)10、Bagging与Boosting的区别与联系11、AdaBoostvs.GradientBoosting的工作原...

对话李彦宏:智能体正在爆发,大模型对B端影响将超越互联网

对于现有的这些ToC的应用,其实信息增益作用非常大。我们在4月的时候公布过一个数据,百度搜索有11%的搜索结果会由AI来生成的,这个比例还在不断的提升。也就是说,现有大家比较常见的应用,其实也越来越多地在被大模型、被生成式AI所改造。另外一个例子,过去百度文库大家是在上面找一些现成的文档,今天经过大模型改...

北京佑安医院放射科主任李宏军:我为什么力挺AI与影像基因组学的...

在病灶分类识别方面,使多维图像实现综合分类准确分类,使弱监督、无监督的分类信息增益,实现数据样本全自动进行病灶分类识别(www.e993.com)2024年11月8日。从传统影像形态学向功能影像学过渡医学影像数据的内涵是什么?医学影像数据的内涵,从组织、骨骼、血管向器官方面的发展和延伸,从病灶的大小、形态、位置与周围组织之间的关系,到对病灶的定量...

智能AI的逻辑和未来展现论证

-解释信息抽取的基本概念和定义。信息抽取是指从非结构化文本数据中自动提取出具有特定意义的结构化信息的技术。传统的文本信息处理主要是针对已经结构化的数据，如数据库或电子表格，而信息抽取则可以同时处理大量的非结构化数据，如网页文本、社交媒体、新闻文章、科技论文等。信息抽取的任务一般包括实体识别、关系抽取...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

本文基于新能源汽车出行轨迹,构建了出行起始时间、出行终止时间、出行总时长、出行总里程、出行时间重复率、出行空间重复率等时空特征,通过新能源汽车出行信息增益值计算,确定了新能源汽车出行特征对交通事故的影响程度。经实例验证表明,新能源汽车出行总里程指标与交通事故关联程度最高,新能源汽车出行时间重复率和出行空间...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

继而,信息增益的计算如下:结语信息熵(香农熵)量化了随机变量的值或随机过程的结果中涉及的不确定度(惊奇度)。它在决策树中的意义在于,使我们能够计算目标变量的不纯度或异质性。继而,为了在因变量中达到最大的同质性水平,以使子节点的总熵必须小于父节点的熵的方式创建子节点。

自动驾驶无人化时代,车外交互的设计探索

信息载体表达原则车外交互的表达原则,可总结为展示信息增益、简单和聚焦,也就是说展示信息增益而不重复,呈现效果趋向简单,信息内容聚焦主车。·增益(各种媒介的信息展现应相辅相成,避免同质信息的叠加)a.屏幕不是重复车灯的信息,而是增强与补充b.扬声器应辅助前两种媒介进行信息传达...