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信息论与编码学习辅导及习题详解(包含阅读器)
信息论与编码学习辅导及习题详解(包含阅读器)
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-10
文件大小:2097152
提供者:
jiangkun08
信息论与编码习题答案
信息论与编码 信息论基础部分的习题共25道题目,及其详解,非常实用
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-08-25
文件大小:188416
提供者:
dotagent
信息论与编码 第三章 习题答案
信息论与编码 第三章 习题答案,共25道题目及详解
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-08-25
文件大小:185344
提供者:
dotagent
信息论与编码学习辅导及习题详解
信息论与编码学习辅导及习题详解 djvu 格式 内涵djvu阅读器
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-09-08
文件大小:2097152
提供者:
zcdaFDASF
信息论与编码学习辅导及习题详解.
答案全面,解答详细,解压后便可直接使用,欢迎下载,欢迎分享
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-09-18
文件大小:2097152
提供者:
Welcomenihaoma
信息论与编码习题详解
信息论与编码习题详解。付祖云编,第二版,pdf格式,
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-01-09
文件大小:10485760
提供者:
cnhua5
信息论与编码 清华版 含联系答案
运计算详解----------------------------
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-10
文件大小:784384
提供者:
taoyuankylin
《信息论与编码》学习辅导及习题详解(傅祖芸版)
请先打开WinDjView-0.4.1.exe 选择file——open——信息论与编码学习辅导及习题详解.djvu
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-28
文件大小:2097152
提供者:
ilovehln
信息论与编码学习辅导及习题详解
本文是针对《信息论理论基础与应用》课本课后习题的答案以及课本的重要知识点回顾进行了详细解释
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-06-24
文件大小:2097152
提供者:
binxue8720
信息论与编码付祖云学习辅导及习题详解
信息论与编码 付祖云 学习辅导 习题详解 非常实用的书
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-03-19
文件大小:3145728
提供者:
fxygr66
信息论与编码学习辅导及习题详解
信息论与编码学习辅导及习题详解。 信息论与编码学习辅导及习题详解。 信息论与编码学习辅导及习题详解。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-06-11
文件大小:7340032
提供者:
lyb19900624
信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案-详解-全套
信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案-详解-全套,红色和看色封面版的课后习题,解答很详细清晰,值得下载
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-01-07
文件大小:1048576
提供者:
fanxiaowei
信息论与编码习题详解
信息论与编码习题详解(部分为曹雪虹老师的习题答案)
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-02-19
文件大小:10485760
提供者:
zhaobin633
信息论与编码学习辅导及习题详解
信息论与编码学习辅导及习题详解 傅祖芸 赵建中的
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-12-04
文件大小:1048576
提供者:
zhenxiuzhixun
信息论与编码学习辅导及习题详解(附带阅读软件)
《信息基础理论与应用》傅祖芸版,信息论与编码学习辅导及习题详解(附带阅读软件)。
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-11-11
文件大小:2097152
提供者:
happyjianjian
信息论习题答案,信息论详解
信息论习题答案,信息论详解,信息率失真函数-习题答案,第五章 信源编码-习题答案,第三章 信道容量-习题答案,第二章 信源熵-习题答案,《信息论》部分作业详解
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-01-08
文件大小:496640
提供者:
baihuacao
信息论与编码学习辅导及习题详解(附带阅读软件)
《信息基础理论与应用》傅祖芸版,信息论与编码学习辅导及习题详解专为学习人士准备,书上小测不用愁。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-04-25
文件大小:2097152
提供者:
yannzi025
信息论与编码学习辅导及习题详解
信息论与编码 答案 信息论与编码学习辅导及习题详解 可以了解了解
所属分类:
讲义
发布日期:2018-10-25
文件大小:2097152
提供者:
qq_41880030
交叉熵损失函数原理详解
交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss),只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数,对于其内部的原理总是模模糊糊,而且一般使用交叉熵作为损失函数时,在模型的输出层总会接一个softmax函数,至于为什么要怎么做也是不懂,所以专门花了一些时间打算从原理入手,搞懂它,故在此写一篇博客进行总结,以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,要理解交叉熵,需要先了解下面几个概念。 信息量 信息奠基
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:183296
提供者:
weixin_38581308
python机器学习之决策树分类详解
决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于,k近邻是没有训练过程的,而决策树是通过对训练数据进行分析,从而构造决策树,通过决策树来对测试数据进行分类,同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图: 图中方形方框代表叶节点,带圆边的方框代表决策节点,决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类。 那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢? 这里涉及要信息论中一个很重要的信息度量方式,香农熵。通过香农熵可以计算信息增益。 香农熵的计算公式如下: p(
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:212992
提供者:
weixin_38636655
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