香农信息熵之可怜的小猪

最新推荐文章于 2024-04-07 23:41:15 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 动态规划 算法 c++
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jormungand_V/article/details/121566412
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这是一篇关于如何运用香农熵公式解决寻找毒药桶问题的博客。通过解析香农熵公式，阐述如何用最少的小猪在限定时间内找出含有毒药的水桶。文章提供了一种利用二进制编号策略，使得小猪测试效率最大化，并给出具体的计算最小测试轮数的公式。最后，通过实例展示了如何应用这个公式。

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文章目录

题目

有 n 桶液体，其其中 正好 有一桶含有毒药，其装的都是水。它们从外观看起来都一样。为了弄清楚哪只水桶含有毒药，你可以喂一些猪喝，通过观察猪是否会死进行判断，实验对象的反应时间为 d 。不幸的是，你只有 t 时间来确定哪桶液体是有毒的。

解析

香农熵公式

根据题意，最大测试次数为 num = ∣ t d ∣ \vert\frac{t}{d}\vert

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香农熵概念理解
爱问西瓜爱大树的博客
12-16 6256
又名信息熵。用来描述不确定事件的不确定程度，是随机变量不确定度的度量。随机变量不确定度越大，熵越大；反之越小。
学习记录——香农熵
m0_58979029的博客
03-21 1086
其中，p(x)表示随机变量X取某个值x的概率，log2表示以2为底的对数运算。这个公式表示了对每个可能取值x，用该值的概率乘以以2为底的对数概率的负值，然后将所有可能取值的结果相加，就得到了香农熵的值。假设有一个数据集包含了一些动物及其对应的分类（"是"或"否"）。我们想要计算这个数据集的香农熵，以了解其中信息的混乱程度。（2） 在这个例子中，我们需要计算数据集中两种分类（"是"和"否"）的香农熵。（1）首先，我们需要计算数据集中每个分类的频率，然后根据频率计算香农熵。分类 "是" 的频率为。
香农熵计算
03-21
c++ 香农 熵计算 联合熵 条件熵等等
香农熵学习+例子[转载]
weixin_33851177的博客
11-19 281
转自：https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/7699818.html 1.在决策树算法中，就是根据信息论的方法找到最合适的特征来划分数据集。在这里，我们首先要计算所有类别的所有可能值的香农熵，根据香农熵来我们按照取最大信息增益（information gain）的方法划分我们的数据集。 2.香农熵计算公式 3.使用的数据集 4.测试代码 ...
香农熵
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给永远比拿愉快
04-11 2万+
偶然看到一篇介绍香农熵的文章，写得浅显易懂，翻译过来，与大家一起学习！ 原文：Shannon Entropy, Information Gain, and Picking Balls from Buckets 参考视频：Information Entropy 在1948年，Glaude Shannon发表了文章《A Mathematical Theory of Communication》首...
香农熵的概念
luoyu_bie的博客
08-25 6249
香农熵的概念
2021.11.25 - 160.可怜的小猪
阿财继续努力
11-25 184
文章目录1. 题目2. 思路(1) 信息熵3. 代码 1. 题目 2. 思路 (1) 信息熵 求x桶液体在y轮时间内验证出毒药所需的最小猪数可以转换为求n个小猪在y轮时间内能够验证的最多桶数。 以2个小猪为例，若验证时间为5轮，则最多能够验证25桶液体，即pow(5,2)。 将25桶液体按照5*5的二维矩阵摆放，第一个小猪每一轮验证一行的5桶液体，第二个小猪每一轮验证一列的5桶液体，则根据两个小猪的死亡时间，可以唯一确定哪一桶液体是毒药。 3. 代码 public class Test {
香农熵理解
hi_sir_destroy的博客
09-26 1585
物理中的熵 熵也是物理中的一个概念。简单来说，如果一个系统中的粒子在运动过程中有很多可能的位置，那么这个系统具有比较高的熵值，反之，如果系统中的粒子处于静止状态（粒子的位置相对固定），则系统具有很低的熵值。 例如，水有三种状态：固液气，具有不同的熵值。冰中的分子位置固定，是一个稳定的状态，所以冰具有最低的熵值。水中的分子相对可以进行一些移动，所以水具有中间大小的熵值。水蒸气中的分子几乎可以移动到任何地方，所以水蒸气具有最大的熵值。 但是这个和信息论有什么关系呢？答案需要通过研究“知识”和“概率”来说.
香农的故事
kevinhg的博客
02-21 1万+
20世纪中叶，信息论、控制论、系统论等标新立异的新理论相继问世，有力地“晃动”着传统的科学框架。克劳德·香农是一位美国数学工程师，作为信息论的创始人，人们认为他是20世纪最伟大的科学家之一。他在通信技术与工程方面的创造性工作，为计算机与远程通信奠定了坚实的理论基础。人们尊崇香农为信息论及数字通信时代的奠基之父。确实，他对人类的贡献超过了一般的诺贝尔获奖者。回顾20世纪的信息革命风暴，经他阐明的
香农信息熵的计算.py
03-18
香农信息熵的计算(例1和例2分别为两种不同类型的输入)以及互信息的计算（例3）。其中log默认为自然对数。 #例1： 计算香农信息熵（已知概率分布） #例2： 计算香农信息熵（此时给定了信号发生情况) #例3： 计算互信息（输入：给定的信号发生情况,其中联合分布已经手工给出)
机器学习(2.100)数据知识积累——香农熵
liming850628的专栏
08-23 1297
1948 年，香农提出了“信息熵”(shāng) 的概念，才解决了对信息的量化度量问题。 一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。 先给出公式： 假
信息论中的熵(香农熵)
weixin_45575944的博客
08-14 1306
描述数据紊乱情况的熵是如何定义的?
决策树中的香农熵(Shannon Entropy)
白水的博客
02-03 7465
香农熵又称信息熵，反映了一条信息的信息量大小和它的不确定性之间的关系，是信息量的度量，单位为 bit。 对于某件事情 不确定性越大，熵越大，确定该事所需的信息量也越大； 不确定性越小，熵越小，确定该事所需的信息量也越小。 假设有一事件X" role="presentation" style="position: relative;">XXX，X" role="presentation" s
香农熵和划分数据集
charlesqinjiaqi的博客
10-14 1273
划分数据集的原则是：将无序的数据变得更加有序。 信息增益：在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，知道如何计算信息增益，就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得的信息增益最高的特征就是最好的选择。
简单理解香农信息熵
最新发布
weixin_43352377的博客
04-07 1455
克劳德·香农（Claude Shannon）提出了信息熵的概念，以数学的方式来量化了不确定性。他的硕士论文《通信的数学理论》成为了信息论的奠基之作。当时他有想过用信息（information）或者不确定性（uncertainly）来命名，但在冯·诺依曼的建议下，用熵（entropy）这个词来描述。
香农熵的学习与思考
ninghongbo123的博客
01-31 908
首先从概率论的角度去衡量一个随机事件发生的可能性。可能性越大，其包含的信息量越小。性质上要满足： NormalizationContinuityGrouping 所以度量信息的形式只能如下一种形式                    H（x）=-sum(-plog(p))        5.当函数概率为均匀分布的时候，熵值最大。
信息论基础：渐近均分特性与香农信息熵
信息熵是信息论的核心概念之一，由Claude Shannon在1948年提出，它量化了一个随机变量或信源的不确定性。信息熵H(X)是所有可能消息的自信息的期望值，其中自信息I(x)是单个消息x出现的不确定性，计算公式为I(x) = -...
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