信息論(Information theory)的一些知識點
①—熵(entropy) 對於一個變量X~p（X服從p分佈），該變量的熵是 描述該變量的不確定性的一個值 eg:對於一個有k個狀態的離散隨機變量X，有 a.當log以2爲底的時候稱之爲 bits,結果可以視爲多少個二進制位可以表示該變量 b.當log以e爲底的時侯稱之爲 nats ②—KL div
相關文章
- 1. 信息論 | information theory | 信息度量 | information measures | R代碼（一）
- 2. 機器學習中的一些信息論 information theory
- 3. 機器學習 信息論 Information theory 的一些point
- 4. 信息理論可視化（Visual Information Theory）
- 5. 信息論的知識點
- 6. [Information Theory] L1: Introduction to Information Theory
- 7. 可視化信息理論(Visual Information Theory) （上）
- 8. Probability and Information Theory
- 9. Tree - Information Theory
- 10. 信息論基礎知識
- 更多相關文章...
- • XML DOM 節點信息 - XML DOM 教程
- • 瀏覽器信息 - 瀏覽器信息
- • RxJava操作符（一）Creating Observables
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 信息論 | information theory | 信息度量 | information measures | R代碼（一）
- 2. 機器學習中的一些信息論 information theory
- 3. 機器學習 信息論 Information theory 的一些point
- 4. 信息理論可視化（Visual Information Theory）
- 5. 信息論的知識點
- 6. [Information Theory] L1: Introduction to Information Theory
- 7. 可視化信息理論(Visual Information Theory) （上）
- 8. Probability and Information Theory
- 9. Tree - Information Theory
- 10. 信息論基礎知識