熵，條件熵，相對熵，互信息的相關定義及公式推導
熵，條件熵，相對熵，互信息的相關定義及公式推導 熵是隨機變量不確定性的度量，不確定性越大，熵值越大，若隨機變量退化成定值，熵為0，均勻分布是最不確定的分布。熵其實定義了一個函數(概率分布函數)到一個值(信息熵)的映射。熵的定義公式如下： 在經典熵的定義中，底數是2，此時熵 ...
原文：熵的來源及相關定義
熵是信息論與編碼理論的中心概念。至於條件熵以及互信息都是某種意義上的熵。對於熵的理解是最根本的。幾乎所有的信息論教材無一列外的提到熵是刻畫信息的多少或者不確定性的。這當然也沒有什么問題，但是卻立即讓人如墮五里霧中，不知熵到底是什么意義。只要稍微鑽一下牛角尖，刻畫信息或者不確定性為什么非要用這種形式不可呢 在這些書上就難以找到好的答案了。實際上這些定義可以直接從對數的定義得到很清晰的解釋。而不需要繞 ...
2016-08-24 01:57 0 3193 推薦指數：
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