经典信息论_举例讲解(信息量、熵及互信息量).ppt,自信息量的计算公式综合上述条件，在概率上已经严格证明了自信息量的单位：若这里的对数底取2,则单位为比特b1.自信息表示事件发生前，事件发生的不确定性。2.自信息表示事件发生后，事件所包含的信息量，是提供给信宿的信息量，也是解除这种不确定性所需要的信息量。互信息：互信息(Mutual In
条件自信息量和互信息量区别
一、自信息对于事件集合X = { x 1 , x 2 . . . x n } ,其中某一事件x i 发生的概率为p i ,则自信息量定义为：I ( x i ) = − log p i 显然I (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还剩多少信息量(H(X|Y))。那么互信息就是知道X,给Y的信息量带来多少损失(或者知道Y,给X的信息量带来多少损失)。
条件自信息和互信息的区别
条件熵：H(X|Y) 互信息定义：指的是两个随机变量之间的相关程度。理解：确定随机变量X的值后，另一个随机变量Y不确定性的削弱程度，因而互信息取值最小为0,意味着条件自信息量与互信息量的区别前言在学习过程中我常将互信息量与条件自信息量两者混淆，在此做出总结加以区分一、两者概念区分因为条件信息量的本质是自信
条件自信息量定义
≥▽≤ 平均自信息是针对信源编码而言，而平均互信息是针对信道编码而言，定义自信息（“信息论”中的一个定义）的数学期望Theory平均条件互信息量定义在联合集XY上由提供的关于集X的平均条件互信息量等于由所提供的互信息量在整个X中以后验概率加权的平均值其定义式为由于互信息是表示观测到后获得的关
条件自信息量公式
首先，数据集的自信息量可以用来估算数据集的互信息量。通常，自信息量越低，互信息量越高。其次，互信息量也可以用来检查两个变量的相关性，可以用来评估特定变量的实际信息收益第2章信源熵2.1 单符号离散信源2.1.1 单符号离散信源的数学模型2.1.2 自信息和信源熵2.1.3 信源熵的基本性质和定理2.1.4 加权熵的概念及基本性质2.1.5
