使用互信息(Mutual Information)来评价特征
特征(feature, X)与响应(outcome, y)之间的互信息(mutual information, MI)是一种衡量两个变量之间相关性的方法。该方法将相关性这一定义拓展到非线性的关系上。具体而言,它衡量了一个随机变量经由另一随机变量能得到的信息量。MI的概念与信息熵(entropy)的概念密不可分。信息熵度量了一个随机变量携带的信息量。形式上,两个随机变量(X,Y)的互信息I(X,Y)
特征(feature, X)与响应(outcome, y)之间的互信息(mutual information, MI)是一种衡量两个变量之间相关性的方法。该方法将相关性这一定义拓展到非线性的关系上。具体而言,它衡量了一个随机变量经由另一随机变量能得到的信息量。MI的概念与信息熵(entropy)的概念密不可分。信息熵度量了一个随机变量携带的信息量。形式上,两个随机变量(X,Y)的互信息I(X,Y)
为unix平台增加XZ多线程解压缩支持(基于7zip LZMA SDK, C/C++)NoteThis post has nothing to do with the pixz project. I am talking about decompressing the original xz archive using 7-zip's LZMA SDK under unix environment