计算信息熵公式 信息熵公式用于度量信息的不确定性。其数学表达式为H(X)= -∑P(xi)log₂P(xi) 。这里的X代表随机变量。xi是随机变量X的具体取值。P(xi)表示取值xi出现的概率。信息熵值越大 ，信息的不确定性越高。若某事件概率为1，其信息熵为0 。信息熵的单位通常是比特（bit）。抛一枚均匀硬币的信息熵为1比特。
信息熵的计算公式为 H(X) = -Σ p(x) log p(x),其中 p(x) 是事件 x 发生的概率。信息熵,作为信息论之基石,量化了信息之不确定性。当不确定性愈大,熵亦愈大,反之亦然。此概念于通信、数据压缩等诸多领域皆有广泛应用,实为信息科学之要髓也。
在信息论中,$\log_2$ 更常用,因为此时的信息熵单位称为比特(bit); $-\sum_{i=1}^{n}$ 表示对所有可能的取值进行求和。 解释 不确定性度量:信息熵是衡量随机变量不确定性的指标。当某个事件发生的概率越高时,它带来的信息量就越少,因此该事件的不确定性也越小。信息熵通过计算所有可能事件的概率加权和...
求对数是为了解释这个问题 比如 给你128个卡片该用几位二进制能消除不确定性 答案是7个 ...
信源X中有17个随机事件,即n=17。每一个随机事件的概率分别为:X1~X4=; X5 ~X12=;X13 ~X17=,请写出信息熵的计算公式并计算信源X的熵。
信息熵的计算公式可以通俗地理解为：H = ∑Plog?)，其中：H：代表信息熵，是衡量随机变量不确定性的数学工具。P：代表随机变量x的某个可能输出xi的概率。∑：表示对所有可能输出xi的概率求和。log?：表示以2为底的对数，其单位是比特。通俗解释：信息熵越大：说明随机变量的不确定性越大，即获取其...
信息熵的计算公式是：H = Σ [P * log2P]。其中：X 表示一个随机变量。xi 是X的取值。P 是xi出现的概率。log2P 表示以2为底的对数。这条公式在信息论中用来描述信息的期望值，代表一个信息源的随机变量所包含的平均信息量。具体计算步骤包括：确定概率分布：首先需要知道随机变量的概率分布，即...
则每种字出现概率p(x)约为1/7000=0.0001429。将这个值代入上述信息熵公式中，可以得到：...
信息熵的数学公式如下: H(X)=E[I(X)]=E[−ln(P(X))] 其中P 为X的概率质量函数,E为期望函数,而I(x)是X的信息量。I(X)本身是个随机变数。当取自有限样本时,熵的公式可以表示为: H(X)=∑ni=1P(xi)I(xi)=−∑ni=1P(xi)logbP(xi) 所以熵的本质是香农信息量 log(1/p)的期望, 在编程...