最简单的信息熵

最新推荐文章于 2025-07-20 14:33:16 发布
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文章标签： 信息熵 信息量 机器学习
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本文介绍了信息熵的基本概念，包括信息熵的公式、信息量以及它们与概率的关系。信息熵作为衡量随机变量不确定性及系统复杂度的指标，在机器学习中用于特征选择，信息增益则是评估特征对分类效果影响的重要依据。

信息熵的公式

H(X)=−∑p(xi)log(p(xi))H(X)=−∑p(xi)log(p(xi))

其中X表示随机变量，随机变量的取值为

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blank_tju
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不用再往下划，信息熵(Entropy)概念及应用（附视频）都在这里啦！
不负时光可怜人
08-15 6410
这篇文章受众主要为像我一样刚开始了解信息熵，并对其有很多疑问，相信看完这里的视频和内容，定会有所收获！
机器学习-信息熵
u011613991的专栏
07-27 1688
熵 熵是信息论中的一个基本概念，也称香农熵或信息熵，它衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。 考虑随机变量取某一特定值所包含的信息量大小，假设随机变量X取值x的概率为p(x), 取这个值的概率很小而它又发生了，则包含的信息量大。 考虑下面两个随机事件。 （1）明天要下雨 （2）奥巴马登上火星了 显然后者所包含的信息量要大于前者，因为后者的概率要远小于前者但却发生了。 如果定义一个函数h(x)来描述随机变量取值为x时的信息量大小，则h(x...
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09-10
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11-02
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weixin_43747767的博客
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信息熵通俗易懂的例子 转自知乎 https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/223017546 本科学的时候是院长教的，当时他说这个东西很有用，也仔细听了没懂什么意思，现在回过...
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