entropy

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我想获取我的k-means结果数据框的熵，并且得到错误：TypeError：'numpy.int32'对象不可迭代 I不明白为什么。 from collections import Counter def calcEntropy(x): p, lens = Counter(x), np.float(len(x)) return -np.sum(count/lens*np.lo

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增益/分割计算后，决策树以相同的给定树结束？

我在课堂上给了一个带有样本数据的决策树来解决。在用提供的样本数据计算获得/拆分树之后，我最终得到了与问题中相同的树。如果我结束了与问题中给出的相同的树，这是否意味着没有更多的信息增益，并且所有内容都被正确地分类？我只想知道背后的概念，如果给予我们的决策树最终与我的解决方案一样。

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制作一个使用光标位置生成熵的/ dev/hwrng内核模块

我是内核开发的新手，所以为了增加我的技能，我想创建一个简单的内核模块，它将设备/ dev/hwrng设置为并生成一些熵与光标位置。目前我已经找到推出的/ dev/hwrng的方式，只有零熵=>http://main.lv/writeup/kernel_dev_hwrng.md 生成得到光标位置我知道型动物的方式：从库X11 /Xlib.h - >我可以得到我的光标的绝对位置，从/dev/inp

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互信息Python的显着性水平

我有一个数据集的21个变量和75个数据点/行。我试图调查每对变量之间的相互信息，我在统计学上很新手。我在sklearn.metrics中使用了mutual_info_score函数，这会返回一个大于0的数字。我如何知道mutual_info_score的哪些值反映了依赖关系。例如，你如何知道是否只探索1以上或2以上的值。

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CryptGenRandom（）是线程安全的吗？

CryptGenRandom（）是否具有单一全局程序范围HCRYPTPROV实例的线程安全性？ MSDN似乎缺乏有这方面的信息：https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa379942(v=vs.85).aspx 创建每个线程独立HCRYPTPROV并再次摧毁它事项将显著复杂（也冒险在我身边更多的与安全相关的bug），因此这

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Python中用于实数数据集的信息内容

此问题是对previous question的补充。我需要计算来自两个Python列表的信息内容。这些列表包含实数。我明白，如果概率是从列表的直方图计算出来的，我可以使用下面的公式。 sum_ij p(x_i,y_j) log_2 (p(x_i,y_j)/(p(x_i)p(y_j))/- sum_i p(y_i) log_2 p(y_i) 是否有任何内置的Python API来计算信息内容？

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计算传输熵r中

library(TransferEntropy) x = c(0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0) y = c(0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,

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打印表中的所有行

我想打印表中的所有行。 “stat_data”列表有323个项目，我想在控制台上打印。使用下面的代码来做到这一点。 from astropy.table import Table, Column t = Table(rows=stat_data, names=('Redacted Term', 'Length', 'File', 'Type')) print(t) 但它只打印更少的行，不

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如何在Python中找到连续变量的熵？

我有一个变量，其值类似于[23.13,56.1,12.6,1.23,5.56]。我想找到这个变量的熵。我在这里得到了一个代码How to compute the shannon entropy and mutual information of N variables，但是对于连续变量，bin大小应该是首选？

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Codename One - 收集熵

是否有一些直接的方法（无需编写平台特定的代码）从底层系统收集一些熵？你有没有计划添加跨平台的熵收集机制？这将是非常有用的功能。