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우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy
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우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

by 최길우, 후안 누네즈-이글레시아스, 스테판 판데르발트, 해리엇 대시나우
June 2018
Beginner to intermediate
304 pages
7h 38m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy
189
5
희소행렬과 혼동행렬
hygx
=
px
@
xlog1x
(
Px
_
inv
@
Pxy
).
sum
(
axis
=
1
)
hxgy
=
xlog1x
(
Pxy
@
Py
_
inv
).
sum
(
axis
=
0
) @
py
# 엔트로피의 합을 반환한다.
return
float
(
hygx
+
hxgy
)
자동 분할
S
와 실젯값
T
의 정보 변형 (
VI
)에 대해서 올바른 값
1
을 부여하는지 확인할 수 있다.
variation
_
of
_
information
(
S
,
T
)
1
.
0
희소 혼동행렬은 엔트로피를 효율적으로 계산하는 데
3
가지 유형의 희소행렬 (
COO
,
CSR
, 대
각행렬 )을 사용할 수 있다. 여기서 넘파이는 비효율적이다 (실제로 위의 접근법은 파이썬의
MemoryError
에서 영감을 받았다 ).
5.9
정보 변형 사용하기
자동 이미지 분할을 잘 예측하는 정보 변형 (
VI
)의 예제를 살펴보자.
3
장에서 이미지 분할에
호랑이 사진을 사용했다 (그림
5
-
2
).
3
장을 건너 뛰었다면
3
장으로 돌아가서 이미지 분할에
대해서 살펴보자.
3
장에서 배운 기법을 사용하여 호랑이 그림을 분할하는 여러 방법을 생성한
후, 최적의 이미지를 찾아보자.
from
skimage
import
io
url
= ('
http
://
www
.
eecs
.
berkeley
.
edu
/
Research
/
Projects
/
CS
/
vision ...
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ISBN: 9791162240748