互信息熵(Mutual Information Entropy) Dreis...发表于Rocko... 信息熵的4个量化指标的R代码实现 熵(entropy)在统计学中是一个很重要的概念,代表着信息的多少。经济学里面衡量贫富差距的基尼系数,以及环境生物学领域衡量物种多样性的辛普森多样性指数,以及免疫组库领域的D50都有异曲… 曾健明发表于生信技能树 通俗...
information entropy 信息熵用来描述信息的不确定性,如果不确定性越高,那么信息熵越大,否则则越低。 自信息(信息量) I(X)称为自信息,I(x)=-logP(x)。通过公式可以看出,P(x)越大,自信息就越小。当然,如果一件事情发生的概率为1,那么他的自信息就是0. 信息熵 假设X的分布为P(X),那么其信息熵为: 联...
2.信息熵的计算方法 3.信息熵的应用 4.结论 正文: 一、信息熵的定义 信息熵(Information entropy)是信息论中用于度量信息量的一个概念,由克劳德·香农(Claude Shannon)在 1948 年提出。信息熵是描述信息不确定性的一个指标,它反映了信息的随机性和混乱程度。信息熵越大,表明信息的不确定性越大,获取有用信息的...
Fair Die Self-Information: 2.5850 bits Coin Flip (Heads) Self-Information: 1.0000 bits Coin Flip (Tails) Self-Information: 1.0000 bits Biased Coin (Heads) Self-Information: 0.4150 bits Biased Coin (Tails) Self-Information: 2.0000 bits 交叉熵(Cross-Entropy)详解 交叉熵是信息论中的一个重要概念,...
信息熵(Information entropy)是信息论中用来度量随机变量不确定性的概念。它由克劳德·香农(Claude Shannon)在1948年提出,并成为信息论的重要基础之一。 1.信息熵的定义 在信息论中,信息熵用来衡量一个随机变量的不确定性或者信息量。对于一个离散型随机变量X,其信息熵H(X)的定义如下: ...
c_dict[i] =1returnc_dictdefentropy(x): counts = counter(x)#每个变量出现的次数prob = [i/len(x)foriincounts.values()]# 每个变量发生的概率return-sum([i*math.log(i)foriinprob])# 计算信息熵x = np.array([2,3,4,1,1,3,4,5,6,2,1,3,4,5,5,6,7,3,2,4,4,2])print(entropy...
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。信息是一个很抽象的概念,百度百科将它定义为:指音讯、消息、通讯系统传...
我们称I(x) 为随机变量x的自信息 (self-information),该函数描述的是随机变量的某个事件发生所带来的信息量,易知该函数关于p(x)单调递减,p(x)越大则自信息越小,反之则反之,讲道理和上面的例子对应。 2、熵(信息熵,information entropy) 单个随机变量x的自信息已经清楚了,对于含有n个随机变量的一组随机变量...
信息熵〔informationentropy〕信息熵(informationentropy)是信息论中信息量的统计表述。香农(Shannon)定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性(系统有序程度)的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N 个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡...