联合熵,即联合信息熵(Joint Entropy),是用来衡量两个或多个随机变量作为一个整体时的不确定性的指标。这个概念扩展了单个随机变量的信息熵到多个变量的集合。简单来说,如果信息熵用来衡量单个变量的信息内容,联合熵则用于量化多变量系统的整体信息量。 在数学上,假设我们有两个随机变量 X 和 Y,它们的联合熵 H(X...
一文说清楚你头疼不已的熵们:信息熵、联合熵、条件熵、互信息、交叉熵、相对熵(KL散度),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
联合熵的定义 联合熵关注元素自信息量的统计平均值, 用H(XY)表示。 假设二维空间XY上,元素xiyj自信心量的出现概率为p(xiyj),自信息量为I(xiyj),那么联合熵定义为H(XY)≜∑i∑jp(xiyj)I(xiyj)=−∑i∑jp(xiyj)logp(xiyj) 联合熵、条件熵、熵的关系 ...
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 ...
信息论中的熵(信息熵,联合熵,交叉熵,互信息)和最大熵模型 摘要: 1.信息的度量 2.信息不确定性的度量 内容: 1.信息的度量 直接给出公式,这里的N(x)是随机变量X的取值个数,至于为什么这么表示可以考虑以下两个事实: (1)两个独立事件X,Y的联合概率是可乘的,即,而X,Y同时发生的信息量应该是可加的,即,...
联合熵H(X,Y)定义为联合分布的自信息期望值,数学表达式为H(X,Y)=−Σ_xΣ_yp(x,y) log p(x,y)。该数值量化两个变量共同发生时的平均不确定度,例如同时观测天气状况与交通流量时,联合熵越大说明两者的组合情况越复杂。 条件熵H(Y|X)则刻画已知X时Y的剩余不确定度,计算公式为H(Y|X)=−Σ_x ...
变量的联合熵 当我们考虑多个变量时，联合熵是一个重要的概念。联合熵用于描述多个随机变量中包含的平均信息量。具体来说，如果我们有两个随机变量X和Y，那么它们的联合熵H(X,Y)表示在给定X和Y的条件下，所有可能的(X,Y)对所包含的平均信息量。联合熵的计算公式为H(X,Y)=−∑p(x,y)log 2p(x,y)，...
在量子信息论中,使用的是广义化的联合熵,即联合量子熵。 应用 在这里我们提供了一个python软件包,可用于计算n个变量的数据集中的所有多元联合熵、交互信息、条件交互信息、总相关性以及信息距离。 联合微分熵 定义 上文中的定义是针对离散随机变量的,而其实对于连续随机变量,联合熵同样成立。离散联合熵的连续形式称...
百度试题 题目联合熵H(XY)= A.H(X)+H(Y)B.H(X)+H(X/Y)C.H(Y)+H(Y/X)D.H(X)+H(Y/X)相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
边缘熵:边缘熵 H(X) 就是信息论中常说的熵。 条件熵:在信息论中,条件熵H(Y|X)描述了在已知第二个随机变量 X 的值的前提下,随机变量 Y 的信息熵还有多少;同理,条件熵 H(X|Y,Z) 表示在已知随机变量 Y,Z 的值的前提下,随机变量 X 的信息熵还有多少。 联合熵:两个变量 X 和Y 的联合熵定义如下...