关于熵的知识——信息论基本概念

最新推荐文章于 2022-03-15 10:46:36 发布

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41806692/article/details/82463577

本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。

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【AI底层逻辑】——篇章3（上）：数据、信息与知识&香农信息论&信息熵

weixin_51658186的博客

06-25

3989

以上讨论了数据、信息、知识的概念；香农信息三定律；信息价值的度量；信息熵的概念。随后我们还将讨论信息的交换、信息的加密和信息中的噪声等内容！【机器学习】——卷积神经网络【AI底层逻辑】——篇章1&2：统计学与概率论&数据“陷阱”S/N%29%24。

关于“熵”家族的那些事

yingwei13mei的博客

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关于"熵"家族的那些事在信息论与概率统计学中，熵（entropy）是一个很重要的概念。在机器学习与特征工程中，熵的概念也用得很多。这里简单总结，权当笔记。 0.熵熵和概率十分相近，但又不同。概率是真实反映变化到某状态的确信度。而熵反映的是从某时刻到另一时刻的状态有多难以确定。阻碍生命的不是概率，而是熵。生命活着就是在减熵。生命要在这个变化的世界中生存，它就需要知道如何根据环境变化

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各种信息熵(Information entropy)的计算方法

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如何理解信息论中的各种熵？

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信息熵、信息增益与信息增益率信息熵(Information Entropy) 信息熵是用来评估样本集合的纯度的一个参数，就是说，给出一个样本集合，这个样本集合中的样本可能属于好多不同的类别，也可能只属于一个类别，那么如果属于好多不同的类别的话，我们就说这个样本是不纯的，如果只属于一个类别，那么，我们就说这个样本是纯洁的。　　而信息熵这个东西就是来计算一个样本集合中的数据是纯洁的还是不纯洁的...

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信息论是在信息或不确定性可度量的前提下，研究有效、可靠、安全地传输信息的科学。（【注】：符号约定：大写字母表示集合，小写字母表示集合中的事件） 1.前言从常识来看，小概率事件的不确定性大，一旦出现必然使人感到意外，因此产生的信息量就大，特别是几乎不可能出现的事件一旦出现，必然产生极大的信息量；大概率事件是预料之中的事件，不确定性小，即使发生也没什么信息量，特别是概率为1的确定事件发生以后，不会给人以任何信息量。一般的，事件发生的概率越小，其不确定性越大，事件发生以后所含有的信息量就越大。 2.自信息与互

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信息熵： 1. 热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 2. ；两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和 3. 在信源中，考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。对于当个符号，它的概率为p时，用这个公式衡量它的不确定性：而信源的平均不确定性，称为信息熵，用下面的公式表示： ...

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function ent = wentropy(x,t_ent,in3)%WENTROPY Entropy (wavelet packet).% E = WENTROPY(X,T,P) returns the entropy E of the% vector or matrix X.% In both cases, output E is a real number.%% T is...

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