參考自：Andrew Moore: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials 參考文檔見：AndrewMoore_InformationGain.pdf 1、 信息熵：H(X) 描述X攜帶的信息量。 信息量越大（值變化越多），則越不確定，越不容易被預測 ...

引言 今天在逛論文時突然看到信息熵這個名詞，我啪的一下就記起來了，很快啊！！這不是我大一第一節信息資源管理概論課講到的第一個專業名詞嗎，信息熵我可熟了，章口就來，信息熵是負熵 .......淦，負熵又是啥。好家伙，一整門課的知識都還給老師了，只記得老師給我們大肆推薦的《JinPingMei ...

最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

1. 信息熵 1.1 信息熵的數學本質 一個隨機變量或系統所包含信息量的數學期望 1.2 信息熵的物理意義（信息論解釋） 對隨機變量的所有取值進行編碼所需的最短編碼長度 消除隨機變量的不確定性所需的最短編碼長度即為信息熵 1.3 隨機變量X的熵： \(H(X ...

最近在看決策樹的模型，其中涉及到信息熵的計算，這里東西是由信號處理中來的，理論部分我就不再重復前人的東西了，下面給出兩個簡單的公式： 當然學習過信號與系統的童鞋一定覺得這不是香農提出的東西嗎？O(∩_∩)O~沒錯，就是這個東西，只不過我們用在了機器學習上，好了下面就看代碼 ...

一、通俗解釋 熵是衡量“信息量“大小的一個數值。什么叫”信息量“？舉個例子。 假設你現在玩一個猜硬幣正反面的游戲，有個人扔一次硬幣，你猜正反面，猜對了可以拿100塊錢，猜錯了就沒有錢。 現在有一個能預知未來的人，他知道本次拋硬幣的結果，並且他願意告訴你，只要你給他一定數量的錢 ...

0 前言 上"多媒體通信"課，老師講到了信息論中的一些概念，看到交叉熵，想到這個概念經常用在機器學習中的損失函數中。 這部分知識算是機器學習的先備知識，所以查資料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定義 熵的概念最早由統計熱力學引入。 信息熵是由信息論之父香農提出來的，它用於隨機變量 ...

\(H(X)=-\sum_{x\in X} p(x)*log p(x)\) \(H(X|Y)=-\sum_{y\in Y} p(y)*H(X|Y=y)\) ...