目录 收起 信息熵 相对熵(KL散度) 交叉熵 最大似然估计 by:Jackeeee_M 信息熵 信息熵是用来描述一个系统不确定性程度的指标。 首先,我们先来看几个信息熵的性质: 越不可能发生的事情,信息量越大;反之,必定会发生的事,信息为0 信息量越大,信息熵也越大 几个独立事件同时发生的信息量=每一个事件的信...
计量经济学 信息熵、交叉熵、相对熵(KL散度) TOVARISHI伊里奇 玛拉萌万岁!萌化一切牛鬼蛇神害人精! 9 人赞同了该文章 一、信息熵 1.1 Def 分组编码、信息量 故事从信息编码开始说起. 待传递的信息是一个十六进制数 X∈(0−F). 信息从发送方向接收方要以二进制编码传递, 则需要多少位二进制数才能表完整传...
因此,交叉熵越低,这个策略就越好,最低的交叉熵也就是使用了真实分布所计算出来的信息熵,因为此时 ,交叉熵 = 信息熵。这也是为什么在机器学习中的分类算法中,我们总是最小化交叉熵,因为交叉熵越低,就证明由算法所产生的策略最接近最优策略,也间接证明我们算法所算出的非真实分布越接近真实分布。 最后,我们如何去...
信息熵、联合熵、条件熵、互信息的关系 信息熵:左边的椭圆代表 ,右边的椭圆代表 。 互信息(信息增益):是信息熵的交集,即中间重合的部分就是 。 联合熵:是信息熵的并集,两个椭圆的并就是 。 条件熵:是差集。左边的椭圆去掉重合部分就是 ,右边的椭圆去掉重合部分就是 。 还可以看出: 5、相对熵 相对熵又称 ...
信息熵在人工智能领域有着举足轻重的作用,在分类的算法中常利用信息熵设计损失函数推导出最优数学模型,softmax函数是一种处理数据手段,一般会出现在模型最后阶段,比如各种神经网络的最后一层,softmax函数可把任意维度数据(一般表现为向量) 处理成概率形式,这样就可以用交叉熵的方法得到与真实概率分布之间损失进而优化模型...
条件熵 相对熵和交叉熵 互信息 笔记仅从机器学习角度理解下面的内容 1. 信息熵(Information entropy) 熵(Entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)、信息熵 (information entropy)。 首先,我们先来理解一下信息这个概念。信...
信息熵 信息熵也被称为熵,用来表示所有信息量的期望。 其中X是一个离散型随机变量。 相对熵 相对熵即KL散度。如果随机变量X有两个单独的概率分布P(x)和Q(x),用KL散度...
4 条件熵 为了便于表达,和前面的交叉熵、相对熵等不太一样,条件熵H(Y|X)H(Y|X)中的XX和YY并不是分布,而是随机变量。H(Y|X)H(Y|X)表示在已知随机变量 XX的条件下随机变量 YY的不确定性。注意,这里的XX并不是某个确定值,而是随机变量,所以在计算熵的时候要对所有H(Y|X=x)H(Y|X=x)进行求和。
信息、信息熵、条件熵、信息增益、信息增益率、GINI指数、交叉熵、相对熵 在信息论与概率统计学中,熵(entropy)是一个很重要的概念。在机器学习与特征工程中,熵的概念也常常是随处可见。自己在学习的过程中也会常常搞混,于是决定将所有与熵有关的概念整理总结,方便查看和学习。 1. 信息 它是熵和信息增益的基础...
什么是信息熵、交叉熵、相对熵 可以将对熵的理解从简单到复杂依次分解成三个层次来理解。 如何衡量不确定事物的发生? 数学是一种工具,使用数学来描述现实中的各种事物是一个数学家本质的工作目标。而现实中不确定性,或者说不太确定是否会发生的事件必须要找到一种抽象的、符号化和公式化的手段去表示。