条件熵

最新推荐文章于 2024-09-30 23:06:09 发布
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以前对条件熵的计算存在误解。这里记录一下正确的理解方式

注意，这个式子是H(x|yj)而非H(x|y)，所以条件熵一般是指某个具体yj的情况下计算的x的熵。

而H(x|y) 则是如此计算的：H(x|y) = p(y1)*H(x|y1) + ……+p(yj)*H(x|yj)

MATLAB实现各种熵：香农熵、条件熵、模糊熵、样本熵等
WW、forever的博客
03-23 1万+
0 引言 信息熵(entropy)的原始定义是离散(discrete)的，后来发展了在连续域上的微分熵(differential entropy)。然而，通常在给定的数据集上，无法知道连续变量的概率分布，其概率密度函数也就无法获得，不能够用微分熵的计算公式。那要如何计算呢？ 一种常见的方式是直方图法，它将连续变量的取值离散化，通过变量范围内划分bins，将不同的变量取值放入一个个bins中，然后统计其频率，继而使用离散信息熵的计算公式进行计算。然而，每个bin应该取多大的范围是很难确定的，通常需要反复计算
【机器学习】揭秘机器学习的“三剑客”：信息熵、条件熵与信息增益
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条件熵的定义
u010041824的专栏
04-18 8765
最大熵模型中使用条件熵作为模型基础，决策树算法中利用经验条件熵作为计算信息增益的基础。当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵和条件熵分别成为经验熵和经验条件熵。维基百科中也有对条件熵的定义和相关公式的描述。 李航统计学习方法中最大熵模型的定义为： 决策树求信息增益时的经验条件熵的定义为： 可以看得出条件熵和经验条件熵公式是一样的，只是概
matlab 条件熵,求数列的条件熵
weixin_33894125的博客
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x=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
条件熵认识
chen的博客
09-24 1884
条件熵（Conditional Entropy）是信息论中的一个概念，用于表示在已知某一条件下，随机事件的不确定性或信息量。它通常用H(Y|X)表示，表示在已知随机变量X的条件下，随机变量Y的不确定性。
下面我们来定义条件熵
Rocky
02-09 639
由上一篇介绍的信息熵，现在我们来引出条件熵的概念： 在给定X的条件下，Y的条件概率分布的熵对于X的数学期望。 现在设有随机变量(X,Y),其联合概率分布为： 条件熵H(Y|X)表示在随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。 下面给出条件熵的公式推导： 注意，这个条件熵，不是指在给定某个数（某个变量为某个值）的情况下，另一个变量的熵是多少，变量的不确定性是多少？而是期望！ 因为条...
互信息 Renyi熵 条件熵 matlab代码 linux
09-10
matlab代码，包含功能：计算互信息、香农熵、Renyi熵、条件熵、加权熵、加权互信息等。用法举例： >> y = [1 1 1 0 0]'; >> x = [1 0 1 1 0]'; >> mi(x,y) %% mutual information I(X;Y) >> h(x) %% entropy H(X) >>...
条件熵：给定其他离散变量，计算离散变量的条件熵。-matlab开发
06-01
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06-01
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计算离散随机变量的熵、联合熵、条件熵、互信息的Matlab程序与项目分析
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04-02
【机器学习】用相亲样本数据集详解条件熵的计算过程。 使用的样本集简介如下： 样本集简介： 样本集有8个example样本 每个样本有3个特征(身高，房子，性格)，1个分类结果refuse或者agree 身高取值范围={high, low} 房子取值范围={no, yes} 性格取值范围={good, bad} 分类标签=相亲结果={refuse,agree} 计算条件熵的过程详见文档。
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经验条件熵公式的推导
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列出了条件熵（经验条件熵）表达式，针对公式的进行了详细解释说明，给出了一个二元分类问题计算条件熵具体步骤的示例。条件熵越小，表示特征 𝑋能很好地解释目标变量 𝑌的分类。
条件熵公式
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05-25
### 条件熵的公式 条件熵 \(H(Y|X)\) 表示在已知随机变量 \(X\) 的条件下，随机变量 \(Y\) 的不确定性。其定义为给定 \(X\) 下 \(Y\) 的条件概率分布的熵对 \(X\) 的数学期望[^1]： \[ H(Y|X) = \sum_{x \in X} P...
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