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。

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