原文:信息量的度量——熵(entropy)

引言 廢話 我們經常說的 信息量太大了 ,其中的 信息量 到底如何度量 Claude Elwood Shannon 借鑒了熱力學的概念,把信息中排除了冗余后的平均信息量稱為 信息熵 。 這個概念現在看着很簡單易懂,但是開創性地提出這樣的概念不是容易的事情。 Entropy 熵 熵 entropy 可以度量隨機變量的不確定性,設X是一個取有限值得離散隨機變量,其概率分布為 P X x i p i, ...

2018-05-01 15:40 0 1788 推薦指數:

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信息量、互信息

表示隨機變量不確定性的度量就是用來表示信息量的期望(信息量的均值): \[H(p) = ...

Wed Oct 20 20:04:00 CST 2021 1 112
信息量信息熵

的高低,那么我們常說這句話信息多,那句話信息少,那么信息的多少用什么度量呢?信息量!   信息量度量知曉一個未知事 ...

Sun Apr 12 21:34:00 CST 2020 0 1259
信息量信息熵 |信道容量

信源的:每個符號所含信息量的統計平均值 (符號理解為調制符號,QPSK每個符號信息量2bit,16QAM每個符號信息量4bit以此類推) 離散信道容量:兩種表示方式: 1.每個符號能夠傳輸的平均信息量的最大值表示信道容量C; 2.單位時間(秒)內能夠傳輸的平均信息量 ...

Sun Dec 19 05:31:00 CST 2021 0 856
信息量信息熵、相對,交叉 簡單理解

信息量: 假設X是一個離散型隨機變量,其取值集合為X,概率分布函數為p(x)=Pr(X=x),x∈X,我們定義事件X=x0的信息量為: I(x0)=−log(p(x0)),可以理解為,一個事件發生的概率越大,則它所攜帶的信息量就越小,而當p(x0)=1時,將等於0,也就是說該事件的發生不會導致 ...

Tue Feb 15 22:39:00 CST 2022 0 1352
信息量,交叉,相對與代價函數

本文將介紹信息量,交叉,相對的定義,以及它們與機器學習算法中代價函數的定義的聯系。轉載請保留原文鏈接:http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/7287029.html 1. 信息量 信息的量化計算: 解釋如下: 信息量 ...

Sat Aug 05 05:33:00 CST 2017 1 1993
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 ...

Mon Sep 25 08:40:00 CST 2017 0 2229
赤池信息量准則 ( Akaike information criterion)

赤池信息量准則[1] 是由日本統計學家赤池弘次創立的,以的概念基礎確定。 python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課(博主親自錄制視頻):http://dwz.date/b9vv 赤池信息量准則,即Akaike information criterion、簡稱AIC ...

Tue Jul 11 17:48:00 CST 2017 0 8234
 
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