互信息的定义 1 互信息是描述两个随机变量之间相互依赖程度的量，定义为其中一个随机变量包含的关于另一个随机变量的信息的量度。2 在信息论中，互信息用于度量两个变量之间的相关性，可以反映一个变量中包含的关于另一个变量的信息的多少。3 互信息通常用I(X;Y)表示，其中X和Y是两个随机变量，I(X;Y)表示X...
互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息是点间互信息（PMI）的期望值。互信息最常⽤的单位是bit。1.互信息的定义 正式地，两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为： 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的，⽽p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的分布...
这被称为变量 x 和变量 y 之间的互信息( mutual information )。根据 Kullback-Leibler 散度的性质,我们看到 I[x, y] ≥ 0 ,当且仅当 x 和 y 相互独立时等号成立。 使用概率的加和规则和乘积规则,我们看到互信息和条件熵之间的关系为 可以把互信息看成由于知道 y 值而造成的 x 的不确定性的减小(反之...
互信息(Mutual Information)是一种用于衡量两个变量之间相关性的指标,它能够量化通过一个变量获取的关于另一个变量的信息量。其优势在于能够捕捉到线性和非线性关系,远超传统相关性度量。 在数据科学中,互信息的应用十分广泛。其中,特征选择是一个重要领域,通过计算特征与目标变量之间的互信息,可以识别出最相关的特征...
互信息(Mutual Information, MI)这一概念最早由克劳德·香农在信息论的开创性工作中引入,主要用来量化两个随机变量之间的相互依赖程度。它是一种衡量变量间统计相关性的非参数度量,不仅能够捕捉线性关系,还能反映非线性关系。 原理与定义 互信息测量了知道一个随机变量的值后,我们能获得的关于另一个随机变量的信息量。
今天,我们将继续这一探索旅程,深入了解两个核心概念:互信息(Mutual Information)和信息增益(Information Gain)。 互信息是信息论中一个极其重要的概念,它衡量了两个变量之间共享信息的量。简而言之,它告诉我们一个变量在多大程度上能揭示另一个变量的信息。而信息增益则通常用于决策树等机器学习算法中,帮助我们在大量...
定义 互信息(Mutual Information)是衡量随机变量之间相互依赖程度的度量。它的形象化解释是，假如明天下雨...
互信息是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。简单说,就是两个事件集合之间的相关性。其核心思想就是熵。 2.熵 在互信息中有用到熵的概念,这里我们再简单介绍一...
互信息在深度学习的应用 Dream 浙江大学 计算机科学与技术博士在读 1. Background 首先我们需要知道互信息的公式以及涉及到的知识点:1.1 信息量与信息熵(熵):如果一个事件发生的概率为 ,则该事件的信息量为 。 将这个事件的所有可能性罗列出来,就可以求得… ...