信息论实验熵与平均互信息.ppt,熵和平均互信息1信息熵的定义与计算离散信源X的熵定义为自信息的平均值.记为H(X) H(X)=∑ P(x)log p(x) 简记为H(X)=H(P1,P2…这里的底数可以任取，方便起见，我们统一取2,此时自信息的单位为”比特“bit)。对于自信息，可从多个角度来理解：表示事件不确定性的大小。表示事件发生带来信息量的多少。事件一旦
╯▂╰ 2.2 信源熵和平均互信息量余映云南大学1/52 2.2.1 信源熵(平均自信息量) 余映云南大学2/52 信源熵•自信息是一个随机变量：指某一信源发出某一消息所含1.1 信息熵的概念1.2 条件熵1.3 相对熵1.4 互信息1.5 几个量之间的关系2. 决策树2.1 引入2.2 决策树的生成算法2.3 决策树的评价2.4 决策树的过拟合3. 随机森林3.1 Boots
ˋ▽ˊ X中的所有信息可以分为与Y共享的和不与Y共享的，提供与Y共享的信息并不会影响Y事件发生的不确定度，因此可以理解为M I ( X , Y ) MI(X,Y) MI(X,Y)即表示事件X和Y共享的信息，也就是互信息是变量间相互依赖性的度量. 性质\(I(X,Y)=H(Y)-H(Y|X)=H(X)-H(X|Y)\) 直观理解为一个变量提供的另一个变量的信息量3.2 信息增益\[Gain(P,Q)=D_{KL}(
≥﹏≤ Y发生的前提下，X发生的熵， 4.相对熵(又称互熵、交叉熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度等) p(x),q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是5自信息和互信息、信息熵自信息自信息(英语：self-information),又译为信息本体，由克劳德·香农提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。它的单位是bit,或是nats。
就这么简单，可以看出，互信息，本身从定义上，就只是自信跟条件自信息的附属。
●ω● 数学表达式的意思是：事件X,Y之间的互信息就是，指事件X的自信息跟事件Y已知的条件下，事件X实验一计算信息熵及其互信息一.实验目的1. 理解信源的概念。2. 了解如何获得信息。3. 学会计算信息熵。4. 学会计算两个信息的互信息。二.实验原理1.
