【摘要】 联合熵和条件熵 联合熵联合集 X Y 上, 对联合自信息 I(xy)I(x y)I(xy) 的平均值称为联合熵:H(XY)=Ep(xy)[I(x⇌y)]=−∑x∑yp(xy)logp(xy)\begin{array}{l}H(X Y)=\underset{p(x y)}{E}[I(x \rightleftharpoons y)] \\=-\sum_{x} \sum_{y} p(x ......
的平均值称为联合熵: 当有n 个随机变量 ,有 信息熵与热熵的关系 信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。 1.信息熵与热熵含义相似 2.信息熵与热熵的区别: 1)信息熵的不增原理;2)热熵不减原理。 3.热熵的减少等于信息熵的增加。 条件熵 联合集 上, 条件自信息 的平均值定义为条件 熵: 推广: ...
这里说明一下这个条件熵的表示方法,以“体裁”条件熵为例,因为“体裁”这个条件确定后,系统中就只剩下了“地域”这个随机变量了,所以写作\( H(地域|体裁) \),竖线“|”前面的“地域”表示系统中还剩下的没有确定的随机变量,竖线后面的“体裁”表示已经确定好的条件。假如我们的联合概率分布有3个随机变量,比如:...
对于任何取值 x,Y | X x 是一个带条件的随机变量,其信息熵为 H (Y | X x) p( y | x) log p( y | x) y 再对所有 x 求熵的平均值可得如下条件熵: 定义2.1 设 X,Y 是两个离散型随机变量,联合分布为 p(xy)。X 相对于 Y 的条件熵 H(X|Y) 定义为条件自信息...
p(xy) p( x) p( y),即X与Y互相独立。 证毕 2.条件熵 条件自信息:I ( y | x) log 1 p( y | x) 对于任何取值x,Y | X x是一个带条件的随机变量,其信息熵为 再对全部x求熵的均匀值可得以下条件熵: 定义2.1设X,Y是两个失散型随机变量,结合散布为p(xy)。X相对于Y的条件 熵H(X|Y) 定...
1、第6讲 联合熵与条件熵信息熵H(X)反映了随机变量X的取值不确定性。当X是常量时,其信息熵最小,等于0;当X有n个取值时,当且仅当这些取值的机会均等时,信息熵H(X)最大,等于logn比特。我们拓展信息熵H(X)的概念,考虑两个随机变量X和Y的联合熵H(XY)和条件熵H(Y|X)。1. 联合熵设X,Y是两个随机...
9-2-2联合熵与条件熵(中文教学)是复旦大学-数学分析(陈纪修)的第9集视频,该合集共计73集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
联合熵和条件熵 联合熵 联合集 X Y 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵: 当有 n 个随机变量 , 有 信息熵与热熵的关系 信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。 1.信息熵与热熵含义相似,v2tn
信息熵,联合熵,交叉熵,相对熵的概念与区别 )lnp(x) 衡量不确定性的度量联合熵:H(X,Y)= ∑x,yp(x,y)lnp(x,y) (X,Y)在一起时的不确定性度量条件熵:H(X,Y) H(X)= ∑x,yp(x,y)lnp(y|x)X确定时,Y的不确定性度量在X发生是前提下,Y发生新带来的熵。交叉熵:H(p,q)= ∑xp(x)lnq(x...
联合熵与条件熵信息熵H(X)反映了随机变量X 的取值不确定性。当X 是常量时,其信息熵最小,等 个取值时,当且仅当这些取值的机会均等时,信息熵H(X)最大,等于logn比特。我们拓展信息熵H(X)的概念,考虑两个随机变量X 和Y的联合熵H(XY)和条件熵 联合熵设X,Y是两个随机变量, 则(X,Y)是二维随机变量,简写...