表示随机变量不确定性的度量,熵就是用来表示信息量的期望(信息量的均值): \[H(p) = ...
引言 废话 我们经常说的 信息量太大了 ,其中的 信息量 到底如何度量 Claude Elwood Shannon 借鉴了热力学的概念,把信息中排除了冗余后的平均信息量称为 信息熵 。 这个概念现在看着很简单易懂,但是开创性地提出这样的概念不是容易的事情。 Entropy 熵 熵 entropy 可以度量随机变量的不确定性,设X是一个取有限值得离散随机变量,其概率分布为 P X x i p i, ...
2018-05-01 15:40 0 1788 推荐指数:
表示随机变量不确定性的度量,熵就是用来表示信息量的期望(信息量的均值): \[H(p) = ...
的高低,那么我们常说这句话信息多,那句话信息少,那么信息的多少用什么度量呢?信息量! 信息量是度量知晓一个未知事 ...
信源的熵:每个符号所含信息量的统计平均值 (符号理解为调制符号,QPSK每个符号信息量2bit,16QAM每个符号信息量4bit以此类推) 离散信道容量:两种表示方式: 1.每个符号能够传输的平均信息量的最大值表示信道容量C; 2.单位时间(秒)内能够传输的平均信息量 ...
信息量: 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为X,概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X,我们定义事件X=x0的信息量为: I(x0)=−log(p(x0)),可以理解为,一个事件发生的概率越大,则它所携带的信息量就越小,而当p(x0)=1时,熵将等于0,也就是说该事件的发生不会导致 ...
本文将介绍信息量,熵,交叉熵,相对熵的定义,以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系。转载请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/7287029.html 1. 信息量 信息的量化计算: 解释如下: 信息量 ...
属性)“也是预测的对象” 信息增益=无条件熵-条件熵 G(C,Ak) = E(C) - E( ...
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 ...
赤池信息量准则[1] 是由日本统计学家赤池弘次创立的,以熵的概念基础确定。 python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课(博主亲自录制视频):http://dwz.date/b9vv 赤池信息量准则,即Akaike information criterion、简称AIC ...