最大熵模型（Maximum Etropy）—— 熵，條件熵，聯合熵，相對熵，互信息及其關系，最大熵模型。。
引入1：隨機變量函數的分布 給定X的概率密度函數為fX(x), 若Y = aX, a是某正實數，求Y得概率密度函數fY(y). 解：令X的累積概率為FX(x), Y的累積概率為FY(y) ...
原文：信息論中的熵（信息熵，聯合熵，交叉熵，互信息）和最大熵模型
摘要： .信息的度量 .信息不確定性的度量 內容： .信息的度量 直接給出公式，這里的N x 是隨機變量X的取值個數，至於為什么這么表示可以考慮以下兩個事實： 兩個獨立事件X,Y的聯合概率是可乘的，即，而X,Y同時發生的信息量應該是可加的，即，因此對概率取了負對數 保證非負 一個時間發生的概率越大，其信息量越小，因此對概率取了負對數 保證非負 舉兩個例子便於理解： 一本 w字的史記的最大信息量是 ...
2017-02-16 21:24 4 4067 推薦指數：
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