信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
参考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 参考文档见：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X携带的信息量。 信息量越大（值变化越多），则越不确定，越不容易被预测 ...
原文：香农信息熵（entropy)初步认识
首先区分自信息量和源信息量。一个随机变量有多个取值，每个取值的信息量为自信息量，所有取值信息量的加权平均 即数学期望 即是这个随机变量 源 的信息量。 什么是信息量 可以近似地将不确定性视为信息量。一个消息带来的不确定性大，就是带来的信息量大。比如，带来一个信息：x sun raise in east，其概率p x ，那么是一句废话，信息量视为 。带来另一个信息：y 明天有一个老师要抽查作业 带来 ...
2017-09-25 00:40 0 2229 推荐指数：
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