資訊量與資訊熵的概念

阿新 • • 發佈：2019-01-26

資訊的大小跟隨機事件的概率有關。越小概率的事情發生了產生的資訊量越大，如湖南產生的地震了；越大概率的事情發生了產生的資訊量越小，如太陽從東邊升起來了（肯定發生嘛，沒什麼資訊量）。

原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/26486223

資訊的大小跟隨機事件的概率有關。越小概率的事情發生了產生的資訊量越大，如湖南產生的地震了；越大概率的事情發生了產生的資訊量越小，如太陽從東邊升起來了（肯定發生嘛，沒什麼資訊量）。原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/26486223

1 資訊量資訊量即資訊多少的度量。跟我們認識中秒是時間多少的度量，米是長度多少的量度是一樣的意思。百度百科上定義秒：銫133原子基態的兩個超精細能階之間躍遷時所輻射的電磁波的週期的9,192,631,770倍的時間。那資訊的多少怎麼衡量呢？一個人告訴你一件事，比如太陽從東

夏農資訊量資訊量表示不確定性的大小。資訊量的單位是位元（bit）。香農信息量=log1p=−logp(以2為底) 上式中，p越小，則不確定性越大，包含的資訊量就越多。比如32支球隊，在無任何先驗資訊的前提下，用二分法猜冠軍隊伍，最多猜5次，那麼資訊量

一、理解熵 1、首先看到這個詞會產疑問，熵是什麼？誰定義的？用來幹什麼的？為什麼機器學習會用到熵？有了這些疑問後慢慢的開始探索～複製程式碼熵，熱力學中表徵物質狀態的參量之一，用符號S表示，其物理意義是體系混亂程度的度量。克勞修斯(T.Clausius) 於1854年提出熵(entropie)的概念

@(關於機器學習的其他)[KL散度][資訊熵][交叉熵] 1、資訊量資訊量用一個資訊所需要的編碼長度來定義,而一個資訊的編碼長度跟其出現的概率呈負相關,因為一個短編碼的代價也是巨大的,因為會放棄所有以其為字首的編碼方式,比如字母”a”用單一個

資訊、資訊熵、資訊增益、增益率及基尼係數的概念總結資訊資訊是用來消除隨機不確定性的東西。對於機器學習中的決策樹而言，如果待分類的事物集合可以劃分為多個類別當中，則第k類的資訊可以定義如下：資訊熵資訊熵是用來度量不確定性，當熵越大，k的不確定性越大，反之越小

易學筆記十年IT經驗個人學習筆記分享: 開發語言：C/C++/JAVA/PYTHON/GO/JSP WEB架構：Servlets/springMVC/springBoot/springClound 容器架構:Docker容器/Docker叢集/Docker與微服務整合/

文章目錄似然函式與最大似然估計似然的概念似然函式最大似然估計伯努利分佈伯努利分佈下的最大似然估計高斯分佈高斯分佈下的最大似然估計資訊量、熵、相對熵、交叉熵、機器學習中的交

資訊熵與資訊增益（IE, Information Entropy; IG, Information Gain）資訊增益是機器學習中特徵選擇的關鍵指標，而學習資訊增益前，需要先了解資訊熵和條件熵這兩個重要概念。資訊熵（資訊量）資訊熵的意思就是一個變數i（就是這裡的類別）可能的

說到決策樹，必須瞭解資訊熵。在沒有接觸機器學習之前，知道熵這個概念：描述事務的混亂程度。（當然，有更準確的或不同維度的定義，比如能量中不能用來做功的部分）如果沒有外力，世界總是在熵增。比如氣體擴散後不可能自己縮回去。而換個角度想，我們總是想去做一些事，讓熵減。一個亂

一資訊熵 1948年夏農提出了資訊熵（Entropy）的概念。假如事件A的分類劃分是（A1,A2,...,An），每部分發生的概率是(p1,p2,...,pn)，那資訊熵定義為公式如下：吳軍在《數學之美系列四--怎樣度量資訊？》中認為資訊熵的大小指的的

1、熵、條件熵與資訊增益（1）熵（entropy）（2）條件熵（conditional entropy）（3）資訊增益（information gain） 2、資訊增益演算法實現流程 2、資料集以及每個特徵資訊增益的計算

互聯網HTTP超文本傳輸協議html頁面標記語言www萬維網端口21 ftp 22 ssh 25 smtp 3306 mysql 873 rsync 161 snmp 111 rpc 3389 80 443 https

div internal 來源 b16 alt col href height 版本控制工具 git和github是什麽？通俗的說（來源 Git 跟 GitHub 是什麽關系？）： git是一個版本控制工具github是一個用git做版本控制的項目托管平臺。 git是工具

其中函數 tar 大小四種表示 static nbsp 如果原文　　如何通俗的解釋交叉熵與相對熵? 相關公式：假設現在有一個樣本集中兩個概率分布 p,q，其中 p 為真實分布，q 為非真實分布。假如，按照真實分布 p 來衡量識別一個樣本所需要的編碼長度的期望為：

勤奮 OS 主從真的才華 post 才華橫溢不容易翻譯高中的時候，我想著未來我是要搞學問，當大師，為天地立心，為生民立命，為往聖繼絕學，為萬世開太平。雖然時至今日我依然有這樣的想法，但我現在知道，要成為這樣的人太不容易了。這是一個逆熵過程。一當時物理老師講電場，電

大數據 Spark [TOC] Spark RDD 非常基本的說明，下面一張圖就能夠有基本的理解： Spark RDD基本說明 1、Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset，彈性分布式數據集)，指的是一個只讀的，可分區的分布式數據集，這個數據集的全

C++ 封裝 public private 上節我們講了類，我們知道類有繼承和組合的關系。那麽電腦一般而言是由 CPU、內存、主板鍵盤和硬盤等部件組合而成。那麽我們想下，學習電腦組裝是否需要學習顯示器、鍵盤、鼠標、內存等部件的設計與制造呢？肯定是不需要了，那麽我們的類也是一樣。

分析現在規劃劃算算法概述遞歸與分治策略 nbsp 清晰分治法第一章算法概述算法　　概念：算法是指解決問題的一種方法或者一個過程。　　性質：　　　　1. 輸入：有零個或多個輸入　　　　2. 輸出：有至少一個輸出　　　　3. 確定性：組成算法的每條指

意義硬件 protect str 數值類型 cto 尋找 nta java基礎 1.java jvm的功能：通過 ClassLoader 尋找和裝載 class 文件?? ??? ??? ?? 解釋字節碼成為指令並執行，提供 class 文件的運行環境?? ??? ???