`
poson
  • 浏览: 357780 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

信息增益和马尔科夫

 
阅读更多

信息增益 H(Y) - H(Y|X)

分享到:
评论

相关推荐

    一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应估计.pdf

    同时,论文还设计了一个状态估计器和相应的反馈增益更新律,用于实时估计系统的状态,即使在马尔科夫跳变和时滞的影响下也能保持良好的估计性能。这种方法的关键在于自适应算法,它允许系统根据当前状态和过去的估计...

    自适应事件触发的马尔科夫跳变多智能体系统一致性

    针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少...通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

    信息论-基础理论与应用 傅祖芸

    信息论的应用广泛,包括但不限于:通信系统(如无线通信、卫星通信)、数据压缩(如视频编码标准H.264/AVC)、密码学(如公钥加密和信息隐藏)、机器学习(如熵编码和信息增益在特征选择中的应用)等。 总之,...

    具有不确定量化控制系统的有界L-2增益性能的自适应积分滑模控制

    SMC技术已经被成功应用于诸如时滞系统、马尔科夫跳变系统、隐式系统、输入非线性系统和网络化控制系统等。而另一方面,自适应控制技术在处理参数不确定性方面效果良好,例如参考文献[9, 10]所示。此外,信号量化问题...

    19.贝叶斯网络.pdf

    文档首先回顾了一些基础知识,如相对熵、互信息和信息增益等,这些都是理解贝叶斯网络所必需的基础概念。 ##### 1. 相对熵 相对熵(也称为KL散度)用于度量两个概率分布之间的差异程度。给定两个概率分布 \(p(x)\) ...

    事件驱动的网络化系统最优控制_祝超群1

    事件驱动的网络化系统最优控制是现代控制理论在信息技术领域中的一个重要研究方向,特别是在网络化控制系统(Networked Control Systems, NCS)中。NCS 是一种由传感器、控制器和执行器组成的分布式系统,它们通过...

    人工智能领域需要用到哪些数学.docx

    在机器学习中,信息增益和互信息用于特征选择,提高模型效率。 9. **形式逻辑**:形式逻辑是建立和验证推理规则的框架,对于构建能够理解和生成逻辑推理的AI系统至关重要。 掌握这些数学知识不仅可以帮助理解AI的...

    具有模式相关时变延迟和部分已知转换率的正马尔科夫跳跃系统的时滞相关输出反馈L-1控制

    文章的核心目标是发展一套充分条件,使得开环系统具有随机稳定性(stochastic stability)和L-1增益性能(L-1-gain performance)。为达到这一目标,作者构建了一类合适的共正型Lyapunov函数(co-positive type ...

    决策树模型概述.pptx

    在决策树构建过程中,信息熵和信息增益是关键概念。信息增益用于确定哪个特征对于划分数据最有用,从而选择最佳分裂点。当熵减少最多时,意味着数据的纯度提高,这有助于决策树的生长。 例如,决策表展示了基于天气...

    particle-filter-mcmc.zip_matlab目标跟踪_mcmc 跟踪_实时跟踪_小目标跟踪_跟踪

    2. 预测:利用动态模型(如卡尔曼增益或马尔科夫跳跃模型),预测每个粒子在下一时刻的状态。这一步通常涉及到运动模型的建立,例如假设目标沿直线匀速运动或考虑加速度等。 3. 更新:接收到新的观测数据后,计算每...

    mitmatlab.rar_EM_c4.5 nn_matlab数据挖掘_数据挖掘_数据挖掘 matlab

    它主要用于分类任务,通过信息熵和信息增益来选择最优特征进行节点划分。ID3算法简单易懂,但对连续属性和缺失值处理能力较弱。 2. C4.5算法:C4.5是ID3的改进版,由Quinlan再次提出,解决了ID3的一些局限性。C4.5...

    网络控制系统理论与设计

    通过对网络控制系统进行马尔科夫链建模,并将其视为跳变线性系统,结合迭代线性矩阵不等式算法求解状态反馈增益,该方法为解决网络控制系统中的稳定性问题提供了有力的理论支持和技术手段。这一成果不仅对学术研究...

    Duda-problemsolutions.rar

    3. **决策理论**:决策树、信息增益和熵的概念,它们是构建分类器的基础。 4. **近邻方法**:K-最近邻(KNN)算法,它是非参数学习方法之一,通过找到最近邻居来决定新样本的类别。 5. **线性分类器**:支持向量机...

    matlab 带反馈的机器学习

    隐式马尔科夫模型是一种统计建模方法,用于处理时序数据,特别是在自然语言处理、语音识别和生物信息学等领域有着广泛应用。HMM的核心是两个基本假设:状态转移的马尔科夫性质(即当前状态只依赖于前一个状态)和...

    大数据挖掘,随机森林算法,可用于分类,特征向量选择.zip

    通过计算每个特征的基尼指数或信息增益,我们可以评估其对于分类的重要性,并据此进行特征选择,以减少噪声和提升模型的解释性。 总之,本项目提供了一套在MATLAB 2017a环境中运行的随机森林算法实现,可用于分类和...

    一类带有马尔科夫丢包的非线性网络控制系统的镇定 (2009年)

    在当今信息化社会中,网络控制系统(Networked Control Systems, NCS)因其灵活性、经济性和可扩展性等优势,在工业自动化、远程监控等领域得到了广泛应用。然而,由于网络传输过程中存在的不确定因素,如数据包丢失...

    语音信号处理-语音处理.rar

    “信息系统课设程序说明.pdf”可能包含了MATLAB编程的具体指南,指导学生如何利用MATLAB进行语音信号的数字化处理,包括预处理(如滤波、增益调整)、特征提取(如MFCC梅尔频率倒谱系数)和识别算法(如HMM隐...

    机器学习十大算法.zip

    9. C4.5决策树:C4.5是ID3算法的升级版,用信息增益率代替信息增益作为选择最佳特征的标准,处理连续值和缺失值的能力更强,广泛应用于数据挖掘和决策支持系统。 10. 朴素贝叶斯:这是一种基于贝叶斯定理的分类算法...

    必学知识点1

    ID3使用信息熵作为分裂标准,C4.5则引入了信息增益率以克服ID3的某些局限,而CART使用基尼指数进行节点划分。 LASSO回归是一种线性模型,引入L1正则化,能够导致某些参数权重变为0,从而实现特征选择和降维。相反,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics