复合熵、条件熵和信息增益

复合熵、条件熵和信息增益

复合熵:

<span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

条件熵:

<span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

 

复合熵和条件熵之间的关系:

<span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

 

这个公式把复合熵、条件熵以及熵联系到一起了。

条件熵仅能大于等于零而不会有负值,而且不大于原来的熵,即当知道y时,不确定度肯定是有所降低了。

 <span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

在x与y独立无关时,条件熵与原熵值相等

<span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

 

 

信息增益是通过熵与条件熵的差计量的

掷一次骰子,由于六种结局(点)的出现概率相等,所以结局的不确定程度(熵)为log6 ,如果告诉你掷骰子的结局是单数或者双数,这显然是一个信息。这个信息消除了我们的一些不确定性。把消除的不确定性称为信息增益显然是妥当的。

<span>复合熵、条件熵和信息增益</span>

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/119461.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号