一、基本原理 在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。不確定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不確定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。 根據熵的特性，可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（權重 ...

近似熵理論相關知識與代碼實現 https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169 近似熵（ApEn）是一種用於量化時間序列波動的規律性和不可預測性的非線性動力學參數，它用一個非負數來表示一個時間序列的復雜性，反映了時間序列中新信息發生 ...

如何計算熵 一、總結 一句話總結： 【就是信息乘概率然后求和】：$$H = - \sum _ { i = 1 } ^ { n } p ( x _ { i } ) \log _ { 2 } p ( x _ { i } )$$ 【所有的信息期望值】：為了計算熵，我們需要計算所有類別所有可能值 ...

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 ...

熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數論、天體物理、生命科學等領域都有重要應用，在不同的學科中也有引申出的更為具體的 定義，是各領域十分重要的參量。熵由魯道夫·克勞修斯（Rudolf Clausius）提出，並應用在熱力學中。后來在，克勞德·艾爾伍德·香農（Claude ...

信息熵： 利用信息論中信息熵概念，求出任意一個離散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一個隨機變量,它是指某一信源發出某一消息所含有的信息量。一條信息的信息量和它的不確定性有着直接的關系。所發出的消息不同，它們所含有的信息量也就不同。任何一個消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信 ...

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 ...

Renyi熵是對通常的香農熵的擴展，算是q階廣義熵。公式如下： 其中P和香農熵公式中的P一樣，是概率。當q=1時公式退化為香農熵公式。（如何證明？看wiki吧） 有用此公式尋找圖像最佳二值化閾值的。 首先定義前景區域A，背景區域B。 那么前景與背景區域像素相應的Renyi熵就如下定義 ...