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条件熵和联合熵
各种
熵
之间的关系
答:
H(X, Y) = H(x) U H(Y); ——
联合熵
的定义:两个随机变量X,Y的联合分布,可以形成联合熵,是并集 H(X|Y) = H(X, Y) - H(Y); H(Y|X) = H(X, Y) - H(X) —— 条件熵的定义 H(X|Y) = H(X) - I(X, Y); H(Y|X) = H(Y) - I(X, Y)I(X, Y) ...
条件熵
,相对熵,交叉熵,
联合熵
,信息增益
答:
条件熵
相当于
联合熵
,减去单独的熵 ,即: 证明过程参考 [1] 。从以上的推导可以看出: 。定义: 设 , 是离散随机变量 中取值的两个概率分布,则 对 的相对熵是:相对熵可以从来衡量两个概率分布之间的差异,上面公式的意义就是求 与 之差在 上的期望;有两个...
信息的度量——
熵
答:
上图中红色圆圈表示事件X的熵H(X),蓝色圈表示事件Y的熵,两个圈圈合起来的面积表示
联合熵
H(X, Y),而纯色的部分则表示
条件熵
(减去已知事件导致的熵减少),中间的交集互信息I(X; Y)表示事件X和Y的相关性。相对熵(也即KL散度) :相对熵也用于衡量相关性,但和变量的互信息不同,它用来衡量...
“
熵
”是什么东西?
答:
3.
联合熵
:H(X,Y) \le H(X) + H(Y),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 4.
条件熵
:H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y) \le H(X),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 社会学意义:从宏观上表示世界和社会在进化过程中的混乱程度。 按照一些后现代的西方社会学家观点,熵的概念被...
急急急!请各位朋友谈谈你们对“
熵
”的认识.谢谢大家!
答:
当且仅当p1=p2=...=pn时,等号成立,此时熵最大。 ·
联合熵
:H(X,Y) \le H(X) + H(Y),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 ·
条件熵
:H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y) \le H(X),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 ·社会学意义:从宏观上表示世界和社会在进化过程中的混乱...
香农编码的原理是什么?
答:
在信息论的基石中,信息熵、
联合熵
、
条件熵和
互信息如同建筑的基石,支撑起数据处理的宏伟架构。接下来,我们将深入探讨香农编码——这个数据压缩的魔术师,它的核心目标是通过概率理论,以最短的编码长度,实现信息的高效存储和传输。编码的艺术:香农编码原理 香农编码以概率为基础,其核心策略是利用符号...
熵
值的计算为什么用对数
答:
·
联合熵
:H(X,Y) \le H(X) + H(Y),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 ·
条件熵
:H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y) \le H(X),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。 ·社会学意义:从宏观上表示世界和社会在进化过程中的混乱程度。[编辑本段]应用 热力学 熵在热力学中是表征物质...
程序员必备的一些数学基础知识
答:
联合熵和条件熵
对于两个离散随机变量X 和Y ,假设X 取值集合为X;Y 取值集合为Y,其联合概率分布满足为 p(x, y) ,则X和Y 的联合熵(Joint Entropy)为 X 和Y 的条件熵为 互信息 互信息(mutual information)是衡量已知一个变量时,另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为 ...
最无序的结构是形成焓最低的结构吗
答:
·
联合熵
:H(X,Y) \le H(X) + H(Y),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立。·
条件熵
:H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y) \le H(X),当且仅当X,Y在统计学上相互独立时等号成立ΔG=ΔH-TΔS (Kj/mol)G叫做吉布斯自由能。因为H、T、S均为状态函数,所以G为状态函数。ΔG叫做吉布斯自由能变...
熵与
信息
答:
离散型随机变量 的
联合熵
定义如下: 它反映了描述一对随机变量平均所需要的信息量。以上定义容易推广到多个随机变量的情况。事实上,这也是随机向量的熵的定义。联合信息量小于等于独立观察信息量之和:若 ,则
条件熵
定义为: 可以认为是已知随机变量 后, 的信息量,所以有: 。当我们...
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