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我需要计算两个图像块的互信息。如果两个面片大小相同，我知道如何计算它。但是如果大小不同，我如何计算互信息(或两个补丁之间的联合直方图)？
浏览 2提问于2015-11-10得票数 0
] usb 3-3: SerialNumber: AADBL26RWXBD0NG2[ 120.583302] usb 3-3: device descriptor read/64, error -110[ 121.127280] usb 3-3: device
浏览 0修改于2019-06-07得票数 6
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我还发现，互信息是一种类似的方法，同时我还研究了各种替代方案。根据我的数据，他们似乎给出了类似的结果。
如果我的数学是正确的，我所使用的平均熵对应于条件熵项H(V|U)，并试图最小化这与最大的相互信息对齐。我无法理解的是，奇异平均熵与相互信息有何不同，为什么我们需要熵项H(U)或H(V)。似乎最小化其中一个条件熵就足够了。换句话说，据
浏览 0提问于2019-04-19得票数 3
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下面的日志[ 1343.621952] usb 3-] usb 3-3: Manufacturer: SteelSeries[ 1343.623863] usb 3-3: 2:3: cannot get freq at ep 0x1
[ 1343.6277
浏览 0提问于2017-01-25得票数 2
我输入dmesg并看到usb 3-3: new device found, idVendor=0403, idProduct=6001usb 3-3: Product: FT232R USB UART
usb 3-3: Manufacturer: FT
浏览 2修改于2009-10-13得票数 3
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3: 1:0: usb_set_interface failed (-110)[ 444.730280] usb 3-3: 1:1: cannot set] usb 3-3: 1:0: usb_set_interface failed (-110)
[ 460.09
浏览 0修改于2022-11-13得票数 0
当设备以PC模式连接时，这就是在dmesg中显示的内容：usb 3-3: Devicenot responding to set address.usb 3-3: device not acceptingaddress 3, error -71
usb 3-3: new high-speed
浏览 0修改于2014-12-15得票数 3
我正在寻找一个包来计算两个聚类之间调整后的互信息。我只通过谷歌找到了一些python代码。是否有内置的R包或函数可以通过交互信息对数据进行聚类？
浏览 1修改于2021-08-18得票数 1
dmesg：[ 2307.514741] usb 3-3: New USB device found, idVendor=1058, idProduct=10a8[ 2307.514749] usb 3-3
浏览 0修改于2019-02-23得票数 0
我注意到sklearn mutual_info_classif函数中的行为与我在互信息目标中所期望的不一致。给定一组列'A‘、'B’、'C‘和一个因变量y，所计算的相互信息可以是所有特征与y(单个标量)或单个特征与y(标量列表)之间的相互信息。(特性和因变量之间的相互信息值)随列的顺序而变化。例如，以下查询提供不同的输出。, 0.017, 0.14]feature_scores = mutual_info_classif(
浏览 5提问于2021-02-17得票数 2
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我必须对术语执行特征选择，并且我打算使用相互信息作为执行特征选择的度量。我的疑问是，在计算所有可能的对之间的互信息之后，应该做什么？我是否应该设置一个阈值，并选择在该阈值内的所有术语对？
浏览 1提问于2013-03-06得票数 0
=0483, idProduct=5750[ 3775.388624] usb 3-3: Product: STM32 USB DEVICE [ 3775.388632] usb 3-3: SerialNumber: STM3210
[ 3775.391026] usblp
浏览 0修改于2020-01-10得票数 2
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3/3-3.2 (usb)KERNEL[514.384326] add /devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb3/3-3/3-3.2/3-3.2:1.0/sound/
浏览 0修改于2021-04-13得票数 1
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我必须计算连续/数字特征的互信息。我想在此基础上应用特征选择。我对此应用互信息公式感到困惑。维基百科说集成是需要连续变量的。
是否需要在应用MI之前对特征进行离散化?？
浏览 1提问于2014-04-22得票数 1
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我看过许多论文和文章，它们提出了相互信息和有条件相互信息的公式。他们通常用两种方式写出来：
这些公式实际上是等价的吗？PX(x)的意思实际上与P(x)的意思相同吗？
浏览 4提问于2017-03-20得票数 0
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