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 ...

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 ...

　　1948年，香農（Claude E. Shannon）提出了信息熵的概念，解決了對信息的量化度量問題。香農第一次用數學語言描述了概率於信息冗余度的關系。 　　信息的定義： 　　　　信息是確定性的增加。 　　　　信息是物質、能量、信息及其屬性的標示。 　　所謂信息熵，是一個數學上頗為抽象 ...

1.信息熵及梯度計算 熱力學中的熵：是表示分子狀態混亂程度的物理量 信息論中的熵：用來描述信源的不確定性的大小 經常使用的熵概念有下列幾種： 信息熵、交叉熵、相對熵、條件熵、互信息 信息熵（entropy） 信源信息的不確定性函數f通常滿足兩個條件 ...

\(H(X)=-\sum_{x\in X} p(x)*log p(x)\) \(H(X|Y)=-\sum_{y\in Y} p(y)*H(X|Y=y)\) ...

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 ...

1. 信息熵 1.1 信息熵的數學本質 一個隨機變量或系統所包含信息量的數學期望 1.2 信息熵的物理意義（信息論解釋） 對隨機變量的所有取值進行編碼所需的最短編碼長度 消除隨機變量的不確定性所需的最短編碼長度即為信息熵 1.3 隨機變量X的熵： \(H(X ...