最大熵模型（Maximum Etropy）—— 熵，条件熵，联合熵，相对熵，互信息及其关系，最大熵模型。。
引入1：随机变量函数的分布 给定X的概率密度函数为fX(x), 若Y = aX, a是某正实数，求Y得概率密度函数fY(y). 解：令X的累积概率为FX(x), Y的累积概率为FY(y) ...
原文：信息论中的熵（信息熵，联合熵，交叉熵，互信息）和最大熵模型
摘要： .信息的度量 .信息不确定性的度量 内容： .信息的度量 直接给出公式，这里的N x 是随机变量X的取值个数，至于为什么这么表示可以考虑以下两个事实： 两个独立事件X,Y的联合概率是可乘的，即，而X,Y同时发生的信息量应该是可加的，即，因此对概率取了负对数 保证非负 一个时间发生的概率越大，其信息量越小，因此对概率取了负对数 保证非负 举两个例子便于理解： 一本 w字的史记的最大信息量是 ...
2017-02-16 21:24 4 4067 推荐指数：
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