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互信息量理解
2018年05月26 - X与Y是否相关这个非黑即白的问题上,而引入信息论中的互信息量,我们不仅可以说明随机变量X与Y之间是否相关,更可以反映随机变量之间相关性的强弱。我们定义信源X发出的消息ai通过信道后,信宿Y只可能收到
互信息理解
2017年03月24 - 关系,但是却不能刻画他们的关系大小。下面我们引入互信息,它不仅能说明两个随机变量之间是否有关系,也能反应他们之间关系的强弱。我们定义互信息I(X,Y): I(X;Y)=∫X∫YP(X,Y)logP
信息量、熵、相对熵、互信息、散度
2013年01月15 - 来自PRML的1.6 一个随机变量可以取多个值,每取一个值相当于发生了一个event,不同event发生后产生的信息量不同,这个信息量应该如何度量呢? 首先,信息量应该与这件事发生的概率有关
信息量、熵、最大熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息
2015年01月26 - * 2 = 22.6。虽然表示的方式不同,但信息量差不多(这是一个很巧合的例子,仅用于说明信息量的含义,大多数词语都不会这么接近)。 我的理解是,英文中需要用23.5的二进制定位一个单词,汉语中使用22.6个二进制
【机器学习】信息量信息熵,交叉熵,KL散度和互信息信息增益)
2017年04月12 - (Y|X)=H(X,Y)−H(X)H(Y|X) = H(X,Y) - H(X) 根据上面那个图,也可以通俗的理解为已知X的情况下,H(X,Y)剩余的信息量互信息信息增益)互信息就是一个联合分布中
熵与信息量理解
2010年05月28 - 有人说:“熵越大,信息量越小” 也有人说:“熵越大,信息量越大” 到底在香农的信息框架下,熵指的是什么?信息量指的又是什么呢?上面的两种说法哪种是对的呢? 给定一个随机变量X
机器学习_互信息理解
2018年03月18 - %A3/ 【2】原来我对X有些不确定(不确定性为H(X)),告诉我Y后我对X不确定性变为H(X|Y), 这个不确定性的减少量就是X,Y之间的互信息I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。
互信息和条件互信息
2017年12月03 - 公式 原始互信息计算R代码: 数据类型如下: 1 data<-read.csv("E:\\qq\\alarm_data\\Alarm1_s500_v1.csv",header = F
理解信息论——自信息、熵、互信息
2014年11月12 - 是通过信道编码完成的。信源编码和信道编码是信息论的基本研究课题。 自信息量I(ai)表示一个消息ai出现后所带来的信息量,用其概率的负对数来表示,即I(ai)=-log2p(ai),因此I(ai)是非负
信息熵,条件熵,互信息的通俗理解
2017年11月06 - /details/70739368 通俗来讲就是,知道X情况下,Y的信息量互信息、条件熵与联合熵的区别与联系 条件熵就是指,知道X后Y还剩多少信息量(H(Y|X))。或者知道Y后,X还剩

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