信息熵和条件信息熵python实现
def H(X):
"""
计算信息熵
H(X) = -sigma p(x)log p(x)
:param X:
:return:
"""
x_values = {}
for x in X:
x_values[x] = x_values.get(x, 0) + 1
length = len(x_values)
ans = 0
for x in X:
p = x_values.get(x) / length
ans += p * math.log2(p)
return 0 - ans
def condition_H(X, Y):
"""
条件互信息计算
H(X|Y) = Sigma_Y p(y)*H(X|Y=y)
:param X:
:param Y:
:return:
"""
y_value = set(Y)
y_condition = {}
for v in y_value:
y_condition[v] = []
for x, y in zip(X, Y):
y_condition[y].append(x)
y_counts = {}
for y in Y:
y_counts[y] = y_counts.get(y, 0) + 1
ans = 0
for k in y_counts:
ans += k * H(y_condition[k])
return ans / len(y_counts)
分类:
python
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 一个奇形怪状的面试题:Bean中的CHM要不要加volatile?
· [.NET]调用本地 Deepseek 模型
· 一个费力不讨好的项目,让我损失了近一半的绩效!
· .NET Core 托管堆内存泄露/CPU异常的常见思路
· PostgreSQL 和 SQL Server 在统计信息维护中的关键差异
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
· spring官宣接入deepseek,真的太香了~
2020-06-04 算法(一)排序算法的归纳(python)