三个随机变量的条件熵

最新推荐文章于 2025-05-06 19:09:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-06 19:09:08 发布 · 1.6k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博主对条件熵下面的一个推论存疑，认为可能不正确，希望有会证明的人能提供帮助。

条件熵下面那个推论有人会证明吗？
条件熵下面个推论，感觉好像不对啊
有人会证明，可以帮帮我吗？

傻子都能看懂的——条件熵
大脸猫的博客
08-22 7387
引言 关于信息熵请看之前一篇博客：傻子都能看懂的——信息熵（香农熵） 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。条件熵H(Y|X) 定义为X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望。 如何理解这个数学期望，请看下图公式第二步，是不是一个经典的数学期望式子？ 第二步到第三步，也就是条件概率到联合概率：P(x,y)=P(x∩y)=P(x|y)*P(y) 例子 假如我们有上面数据： 设随机变量Y={嫁，不嫁} 我们可以统计出，嫁的个...
【熵】随机变量的熵的例子
wq6qeg88的博客
01-03 656
熵是信息论中的核心概念，用于度量随机变量的不确定性或信息量。通过一些简单的例子，如抛硬币、掷骰子等，我们可以直观地理解熵如何反映不同事件的不确定性。熵的应用广泛，尤其在信息压缩、机器学习和密码学等领域有着重要的意义。%5Clog_2。
n 个变量的熵、联合熵和条件熵函数：熵、任意数量变量的联合熵和条件熵-matlab开发
06-01
对于熵H = 熵（S） 此命令将计算 S 的熵，S 应为行矩阵H = 熵（[X;Y;Z]） 此命令将找到 3 个变量的联合熵H = 熵([X,Y],[Z,W]) 这将找到 H(X,Y/Z,W).. 你可以将它用于任何联合熵的组合 请在使用前验证此功能
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
03-12
图像熵计算过程： 1) 输入一幅图像，并将其转换成灰度图像。 2) 统计出图像中每个灰度阶象素概率。 3) 计算出一幅图像的一维熵。
（三）随机变量
Haward
05-22 456
1、分布函数 随机变量XXX是离散的，XXX取值1，2，3… 2、累积分布函数 随机变量XXX是连续的，XXX取值在某一个范围，所以需要累积。 累积分布函数数学描述： FX(x)=P(X⩽x)FX(x)=P(X⩽x)F_{X}(x)=P(X\leqslant x) P(a<X<b)=FX(b)−FX(a)P(a<X<b)=FX(b)−FX(a)P(afX(x...
信息熵、条件熵——学习笔记
Shenquanle的博客
10-25 1116
学习信息熵和条件熵，有例子，方便理解。
三个随机变量信息熵的维拉图怎么表示
最新发布
09-30
- **联合信息熵**：三个随机变量 \(X\)、\(Y\)、\(Z\) 的联合信息熵 \(H(X,Y,Z)\) 表示这三个随机变量同时出现时的不确定性，计算公式为 \(H(X,Y,Z)=-\sum_{x,y,z}p(x,y,z)\log p(x,y,z)\)，其中 \(p(x,y,z)\) 是 \...
三个随机变量的信息熵用维拉图画出来
09-30
使用维拉图表示三个随机变量的信息熵，可按以下方式操作： - **确定图形元素**：用三个相交的圆分别代表三个随机变量 \(X\)、\(Y\)、\(Z\)。每个圆的面积代表对应随机变量的信息熵。信息熵是衡量随机变量不确定性的...
在数据集上计算连续随机变量的信息熵和互信息--k-近邻估计方法
weixin_43992162的博客
03-31 1万+
一种无参熵估计法(non-parametric entropy estimation)可以避免划分bins来计算熵值，包括了核密度估计(kernel density estimator, KDE)和k-近邻估计(k-NN estimator)。相比之下，直方图法不够精确，而核密度估计法运算量太大，k-近邻估计成为了普遍使用的一种计算连续随机变量的熵值方式。
使用Python计算离散随机变量的熵(Entropy)
飞机火车巴雷特的博客
05-21 1万+
通过SciPy库在Python中计算离散随机变量的熵
随机变量的熵的定义与计算公式
jungangli的专栏
09-29 1万+
引用说明 本文所引用的分析来自于： 百科 信息熵 熵的定义 熵是对混乱程度的度量，熵值越大,说明混乱程度越大,越不确定,也就越随机, 则概率就越小。 通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。概率大，出现机会多，不确定性小；反之不确定性就大。 不确定性函数fff是概率PPP的减函数；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，即f(P1,P2)=f(P1...
信息论（熵、条件熵、联合熵、互信息）
薛定谔的猫头咕咕咕
10-16 2321
熵 熵用于描述一个随机变量的不确定性的大小，熵越大说明该随机变量的不确定性增加，包含的信息量越大（越是确定的事件所含有的信息量越小，必然事件的熵为0）。 H(X)=−∑x∈Xp(x)  log  p(x)(1)H(X)=-\sum_{x\in X}p(x)\;log\;p(x)\tag{1}H(X)=−x∈X∑​p(x)logp(x)(1) 抛硬币,抛到某一面的熵：H(X)=−12log12−12log12=1H(X)=-\frac{1}{2}log\frac{1}{2}-\frac{1}{2}log\f
离散随机变量的熵的推导
jiongjiong 的专栏
12-29 4835
离散随机变量的熵的推导
熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息定义
我们都是码农
07-05 650
熵在物理中是用于衡量一个热力学系统的无序程度，表达式为△S=Q/T，其中Q是吸收或者释放的热量，T是温度。 计算机领域将其定义为离散随机事件出现的概率。一个系统越是有序信息熵就会越低；反之，系统越是混乱，信息熵就越高。 「联合熵」 两个随机变量X，Y的联合分布可求得联合熵。 「条件熵」 在随机变量X发生的前提下，随机变量Y带来的新的熵，即为Y的条件熵。 其含义是衡量在已知随机变量X的条件下随机变量Y带来的新的熵即为Y的条件熵。 「KL散度」 两个概率分布（probability distribution）间
随机变量的熵的取值范围
2012，梦太长，我忘了真假。
03-03 1万+
熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量.设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为P(χ=xi)=pi,i=1,2,…,nP(\chi = x_i) = p_i, i = 1, 2, \dots, nP(χ=xi​)=pi​,i=1,2,…,n则随机变量X的熵定义为H(χ)=−∑i=1npilog⁡piH(\chi) = -\sum_{i=1}^n p_i\log{p_i} H(...
熵、联合熵、相对熵、交叉熵、JS散度、互信息、条件熵
热门推荐
xian0710830114的专栏
12-10 2万+
一、熵 对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极小值（此时随机变量退化成确定的变量）。对于离散型随机变量，假设概率质量函数为p(x)，熵是如下多元函数 ： 伯努利分布的熵为： 对于连续型随机变量，假设概率密度函数为p(x)，熵（也称为微Differential Entropy分熵 ）定义为： 二、联合熵 联合熵（Joint Entropy）是熵对多维概...
信息论04：从信息熵到互信息——信息共享的数学度量
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
05-06 1160
IX;IX;IX;YHX−HX∣YHY−HY∣X这表示知道Y后X不确定性的减少量。
I(X,Y；Z),I(X；Y；Z)之间的区别
MAGDB的博客
04-23 8816
I(X;Y;Z) 当有三个随机变量时他们之间各种熵和互信息之间关系如下图所示，可以看到中间那部分就是I(X;Y;Z)I(X;Y;Z)I(X;Y;Z) I(X;Y;Z)=I(X;Y)−I(X;Y∣Z)I(X;Y;Z)=I(X;Z)−I(X;Z∣Y)I(X;Y;Z)=I(Y;Z)−I(Y;Z∣X)I(X;Y;Z)=H(X,Y,Z)−H(X)−H(Y)−H(Z)+I(X,Y)+I(Y,Z)+I(X,Z) I(X;Y;Z) = I(X;Y)-I(X;Y|Z)\\ I(X;Y;Z) = I(X;Z)-I(X;Z|Y
【基础入门题031】三色球问题
汉阳Hann's Home
12-06 1985
【基础入门题】2021.11.27 口袋中共有12个球，红白黑的个数分别3、3、6， 从中任取8个，问共有多少种可能的颜色搭配？ 编程语言：包括但不限于Python 题目来源：派森特给站每日刷题频道 ———————————————— 方法一：三重循环 R, W, B = 3, 3, 6 pick, count = 8, 0 for r in range(R+1): for w in range(W+1): for b in range(B+1): ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值