互信息和条件互信息——信息熵计算
之前自己用R写的互信息和条件互信息代码，虽然结果是正确的，但是时间复杂度太高。 最近看了信息熵的相关知识，考虑用信息熵来计算互信息和条件互信息。 MI(X,Y)=H(X)-H(X|Y) H(X):熵，一种不确定性的度量 H(X,Y):联合熵，两个元素同时发生的不确定度 MI(X,Y ...
原文：自信息和互信息、信息熵
自信息的含义包括两个方面： .自信息表示事件发生前，事件发生的不确定性。 .自信息表示事件发生后，事件所包含的信息量，是提供给信宿的信息量，也是解除这种不确定性所需要的信息量。 互信息： 离散随机事件之间的互信息： 换句话说就是，事件x,y之间的互信息等于 x的自信息 减去 y条件下x的自信息 。 I x 表示x的不确定性，I x y 表示在y发生条件下x的不确定性，I x y 表示当y发生后x不 ...
2016-04-12 23:31 0 12161 推荐指数：
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