信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
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 ...
原文：香農信息熵（entropy)初步認識
首先區分自信息量和源信息量。一個隨機變量有多個取值，每個取值的信息量為自信息量，所有取值信息量的加權平均 即數學期望 即是這個隨機變量 源 的信息量。 什么是信息量 可以近似地將不確定性視為信息量。一個消息帶來的不確定性大，就是帶來的信息量大。比如，帶來一個信息：x sun raise in east，其概率p x ，那么是一句廢話，信息量視為 。帶來另一個信息：y 明天有一個老師要抽查作業 帶來 ...
2017-09-25 00:40 0 2229 推薦指數：
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