Howtosignalprocessing
- Bagaimana anda mengira entropi pembezaan?
- Bagaimana anda mengira entropi dalam python?
- Apakah entropi pembezaan entropi Shannon?
- Mengapa entropi pembezaan boleh menjadi negatif?
Bagaimana anda mengira entropi pembezaan?
Biarkan x, y menjadi pemboleh ubah rawak berterusan dengan ketumpatan sendi f (x, y). Kemudian kita menentukan entropi pembezaan h (x) = - e [log f (x)], entropi pembezaan sendi H (x, y) = - e [log f (x, y)], entropi pembezaan bersyarat H (x | Y) = - e [log f (x | y)], dan maklumat bersama /(x; y) = h (x) - h (x | y) = h (y) - h (y | x).
Bagaimana anda mengira entropi dalam python?
Sekiranya kebarangkalian PK diberikan, entropi Shannon dikira sebagai h = -sum (pk * log (pk)) . Sekiranya QK tidak ada, maka hitung entropi relatif d = jumlah (pk * log (pk / qk)) .
Apakah entropi pembezaan entropi Shannon?
Entropi pembezaan (juga disebut sebagai entropi berterusan) adalah konsep dalam teori maklumat yang bermula sebagai percubaan oleh Claude Shannon untuk memperluaskan idea entropi (Shannon), ukuran purata kejutan pemboleh ubah rawak, kepada penyisihan kebarangkalian berterusan.
Mengapa entropi pembezaan boleh menjadi negatif?
Teori Maklumat
Sebagai contoh, menyematkan seragam [0, a] pemboleh ubah rawak ke selang panjang seseorang memerlukan log bit. Khususnya, ketika a < 1, bilangan bit "negatif" diperlukan, menjelaskan mengapa entropi pembezaan boleh menjadi negatif.
