熵与条件熵
熵 熵是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 则随机变量X的熵定义为 若对数以2为底或以e为底，这时熵的单位分别称为比特或纳特。熵只依赖与X的分布，而与X的取值无关，所以也可将X的熵记作。熵越大，随机变量的不确定性越大。 若一个随机变量只有两个值 ...
原文：条件熵定义
条件熵定义的最原始形式 H Y X sum x in X p x H Y X x 或者写成这样 H Y X sum i n p x i H Y X x i 这里 n 表示随机变量 X 取值的个数，不管是条件熵还是熵，都是计算 Y 可以理解为因变量 的熵， H Y X 可以理解为在已知一些信息的情况下，因变量 Y 的不纯度，即在 X 的划分下， Y 被分割越来越 纯 的程度，即信息的加入可以降低熵。 ...
2018-11-08 09:56 0 1085 推荐指数：
相关推荐
熵，条件熵，相对熵，互信息的相关定义及公式推导
熵，条件熵，相对熵，互信息的相关定义及公式推导 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值越大，若随机变量退化成定值，熵为0，均匀分布是最不确定的分布。熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射。熵的定义公式如下： 在经典熵的定义中，底数是2，此时熵 ...
信息熵和条件熵
引言 今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息熵是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《JinPingMei ...
通俗理解条件熵
转自：https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70739368 1 信息熵以及引出条件熵 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下： 我们的条件熵的定义是：定义 ...
条件熵（转）
§8.5信息 8.5.1复合熵 前面（8.2.2）式得出了仅有一个随机变量情况下的熵公式（8.2）。如果抽样实验是由两个（或者多个）实验复合而成（对应于两个集合的笛卡尔积），就存在一个联合概率分布。例如掷一枚硬币还掷一次骰子，根据独立事件的概率的乘法，它们的每个结局的出现概率分布应当是0.5 ...
熵、联和熵与条件熵、交叉熵与相对熵是什么呢？详细解读这里有！
熵是一个很常见的名词，在物理上有重要的评估意义，自然语言处理的预备知识中，熵作为信息论的基本和重点知识，在这里我来记录一下学习的总结，并以此与大家分享。 信息论基本知识 1、熵 2、联和熵与条件熵 3、互信息 4、交叉熵与相对熵 5、困惑度 6、总结 1、熵 ...
详解机器学习中的熵、联合熵、条件熵、相对熵和交叉熵
原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 ...
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 ...