懵懂的菜鸟

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摘要： JS散度（Jensen-Shannon divergence） JS散度解决了KL不对称的问题，JS是对称的。 很明显，如果P1，P2完全相同，那么JS =0， 如果完全不相同，那么就是1. JS散度是利用KL散度来得到的。JS是对称的而且值是有界的[0,1]. P,Q和第三个分布进行KL计算（第三 阅读全文

摘要： 1. 相对熵的认识 相对熵又称互熵，交叉熵，鉴别信息，Kullback熵，Kullback-Leible散度（即KL散度）等。设和 是取值的两个概率概率分布，则对的相对熵为 在一定程度上，熵可以度量两个随机变量的距离。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度是 用来度量使用基于Q的 阅读全文

摘要： python中的list和array的不同之处list是列表,可以通过索引查找数值，但是不能对整个列表进行数值运算In [96]: b=[1,2]In [97]: b[1]Out[97]: 2In [98]: type(b)Out[98]: listIn [99]: b+bOut[99]: [1, 2, 1, 2]array是数组，也可以通过索引值查找数据，但是能对整个数组进行数值运算In [10... 阅读全文

摘要： **两个乘号就是乘方，比如2**4,结果就是2的4次方，结果是16一个乘号*，如果操作数是两个数字，就是这两个数字相乘，如2*4,结果为8*如果是字符串、列表、元组与一个整数N相乘，返回一个其所有元素重复N次的同类型对象，比如"str"*3将返回字符串"strstrstr"如果是函数定义中参数前的* 阅读全文

摘要： 直接list(series)就可以的 最佳的方式是将列表转换成Python中的科学计算包numpy包的array类型，再进行加减。 1 2 3 4 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([7,8,9,10]) s = a +  阅读全文

摘要： 四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： 针对 DataFrame 对齐操作会同时发生在行和列上，把2个对象相加会得到一个新的对象，其索引为原来2个对象的索引的并集： 和Series 对象一样，不重叠的索引会取并 阅读全文

摘要： sigmoid(inX)函数 [python] view plain copy def sigmoid(inX): return 1.0/(1+exp(-inX)) Timestamps represent seconds since midnight Coordinated Universal T 阅读全文

摘要： 在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素 使用范例： 阅读全文

摘要： Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。 3.索引对象 4. pandas的主要Index对 阅读全文