定義: p(x)指的是離散型隨機變量的各個情況的概率 例子: 對數的底數為2---如果單位是比特的話 條件熵(期望熵)和信息增益: 注意這個條件是(是否陰天) 信息增益則是總的熵減去條件熵 ...
信息熵為什么要定義成 p log p 在解釋信息熵之前,需要先來說說什么是信息量。 信息量是對信息的度量,單位一般用bit。 信息論之父克勞德 艾爾伍德 香農 Claude Elwood Shannon 對信息量的定義如下: 在解釋這個公式之前,先看看下面的例子。 比如一個黑箱里有 個蘋果, 個橙子我們把從黑箱里取蘋果 橙子看成是一個隨機過程,X 蘋果,橙子 。 當我們了解到拿出來的是什么的時候, ...
2020-01-07 12:01 2 1863 推薦指數:
定義: p(x)指的是離散型隨機變量的各個情況的概率 例子: 對數的底數為2---如果單位是比特的話 條件熵(期望熵)和信息增益: 注意這個條件是(是否陰天) 信息增益則是總的熵減去條件熵 ...
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 ...
) = -\sum_{i=1}^{n} P(x_i) logP(x_i)\) 1.4 信息熵的補充理解: ...
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 ...
下,按照outlook分類后的例子: 分類后信息熵計算如下: 代表在特征屬性的條件下樣本的 ...