信息熵,又称香农熵,由克劳德·香农提出,用于量化信息的不确定性或信息量的平均值。 1. 定义与公式 信息熵的公式为: 其中 表示第 个事件发生的概率。熵的单位为比特(bit)(底数为2时),若使用自然对数(底数为),单位为纳特(nat)。 图片来源:blog.csdn.net/POTASSIUM 2. 关键性质 •非负性:,当且仅当某个...
也就是说,如果你对一段信号的数据点在时间先后顺序上进性随机打乱,计算得到的香农熵不变。 例子:计算正弦信号sin(2pi10*t)的香农熵。 笔者通过Matlab编程,首先研究了不同bin数目(即公式中n的值)对香农熵的影响,如下图所示。可以看到,随着bin数目的增大,香农熵也不断增加,可见bin数目对计算香农熵影响很大,我们...
对于小球排列情况的计算并不是熵公式的一部分,但是我们可以发现,有越多排列的可能性,则其熵越大;有越少的排列的可能性,则其熵越小。在下一节,我们将会构造熵的计算公式。基本思想通过考虑以某种确定的方式从每个桶中取出特定颜色排列的小球的概率。 熵和有趣的小球实验 现在我们正式开始通过下面的游戏发现用于计算...
在探索信息论的奥秘时,我们首先遇到的是一个看似简单却异常深邃的概念:信息熵。信息论,这个20世纪中叶由克劳德·香农创立的学科,不仅彻底改变了我们对信息处理和通信的理解,而且对现代科技有着深远的影响。从…
上海香农熵信息科技有限公司成立于2024年03月04日,位于上海市闵行区鹤庆路398号41幢,目前处于开业状态,经营范围包括一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;网络与信息安全软件开发;软件开发;互联网数据服务;互联网安全服务;信息技术咨询服务;信息系统运行维护服务;数据处理和存储支持服务;...
决策树的特征选择之1:香农熵 查看原文 决策树 直观。决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点,每个分支是一个新的决策结点,或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策,通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。沿决策树从上到下遍历的过程中,在每个结点...
简介:决策树中的香农熵(Shannon Entropy) 香农熵又称信息熵,反映了一条信息的信息量大小和它的不确定性之间的关系,是信息量的度量,单位为 bit。 对于某件事情 不确定性越大,熵越大,确定该事所需的信息量也越大; 不确定性越小,熵越小,确定该事所需的信息量也越小。
上海香农熵信息科技有限公司成立于2024年03月04日,注册地位于上海市闵行区鹤庆路398号41幢,法定代表人为徐金铎。经营范围包括一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;网络与信息安全软件开发;软件开发;互联网数据服务;互联网安全服务;信息技术咨询服务;信息系统运行维护服务;数据处理和存储...
【机器学习】信息量,信息熵,相对熵(KL散度),交叉熵 1.信息量 信息奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话,信息量为0。 “吐鲁番下中雨了...
香农熵 香农熵是信息熵在信息论中的一种特殊应用,用来衡量传输信息的平均随机性。对于一个离散型随机变量X,其香农熵可以通过以下公式计算: 香农熵公式 香农熵公式 其中,pi为随机变量X取值xi的概率。 香农熵的值越大,代表信息的不确定性越大;而香农熵的值越小,代表信息的不确定性越小,信息的可预测性越高。 应...