起源 互信息(Mutual Information, MI)这一概念最早由克劳德·香农在信息论的开创性工作中引入,主要用来量化两个随机变量之间的相互依赖程度。它是一种衡量变量间统计相关性的非参数度量,不仅能够捕捉线性关系,还能反映非线性关系。 原理与定义 互信息测量了知道一个随机变量的值后,我们能获得的关于另一个随机变量的信...
对于两个随机变量,互信息(Mutual Information,简称:MI)是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”(单位通常为比特)。互信息的概念与随机变量的熵紧密相关,熵是信息论中的基本概念,它量化的是随机变量中所包含的“信息量”。 MI不仅仅是度量实值随机变量和线性相关性(如相关系数),它更为通用。MI决...
下面来直观地理解这个公式,可以发现,如果X,Y独立,那么已知X,将不会对Y的分布产生任何影响,即是说P(Y)=P(Y|X),这个结果的证明也很简单,由贝叶斯公式: P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)=P(X)P(Y)/P(X)=P(Y) 即证。 由此可以看出,独立性反应了已知X的情况下,Y的分布是否会改变,或者说,在给定随机变量X...
在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之...
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。 在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度...
理解互信息（MI）的关键在于其描述了两个随机变量X和Y之间信息的相互依赖程度。当两个随机变量独立时，已知其中一个变量对另一个变量的分布没有影响，即 P(Y)=P(Y|X)。通过贝叶斯公式可以证明这一结论。独立性揭示了在已知X的情况下，Y的分布是否改变，或者引入随机变量X是否为Y带来额外信息。然而...
在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加⼀般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事...
normalized mutual information 归一化互信息(Normalized Mutual Information,NMI)是一种用于度量两个数据集聚类结果之间的相似性的指标。它是基于互信息(Mutual Information,MI)的度量,但通过对聚类结果的规模进行归一化,以便于不同规模的聚类结果之间的比较。 NMI的计算公式如下所示: \[ NMI(U, V) = \frac{I(U...
mutual-information-mi 例句 释义: 全部 更多例句筛选 1. The rigid body registration method combines the advantages of mutual information (MI) and correlation coefficient at different resolutions. 刚体登记的方法相结合的优势,互通信息(MI)和相关系数在不同的决议。 www.syyxw.com©...
plt.title("Mutual Information Scores") plt.figure(dpi=100, figsize=(8,5)) plot_mi_scores(mi_scores) 数据可视化是实用程序排名的一个很好的后续。 让我们仔细看看其中的几个。 正如我们所预料的那样,高分的curb_weight特征与目标价格有很强的关系。