JavaShuo
欄目
標籤
解析信息論中的熵
時間 2020-12-26
原文
原文鏈接
定義:如果 X 是一個離散隨機變量,它的取值空間爲S, 那麼X的熵(entropy)定義爲 the average information in the outcomes of X produced over n trials as n becomes arbitrarily large,並用符號H(X)表示。 例如,如果我們投擲一枚均勻的硬幣,那麼這個事件的熵就等於1bit,因爲所有可能的結果(
>>阅读原文<<
相關文章
1.
信息論中的熵
2.
信息論中的熵(信息熵,聯合熵,交叉熵,互信息)和最大熵模型
3.
我理解的信息論——自信息、熵、互信息
4.
TensorFlow - 信息論(信息熵2)
5.
信息論 -- 熵與互信息
6.
信息論基礎--熵
7.
熵、信息熵、交叉熵詳解
8.
信息量和信息熵的理解
9.
信息論中的香農熵、條件熵、最大熵、相對熵、交叉熵理解
10.
熵、信息量、信息熵、交叉熵、聯合熵、條件熵
更多相關文章...
•
瀏覽器信息
-
瀏覽器信息
•
XML DOM 解析器
-
XML DOM 教程
•
Scala 中文亂碼解決
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
信息論
中文信息
信息中心
信息
信中
解析
我理解中的
WebService中的註解
信息安全導論
瀏覽器信息
MyBatis教程
Spring教程
註冊中心
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
css 讓chrome支持小於12px的文字
2.
集合的一點小總結
3.
ejb
4.
Selenium WebDriver API
5.
人工智能基礎,我的看法
6.
Non-local Neural及Self-attention
7.
Hbuilder 打開iOS真機調試操作
8.
improved open set domain adaptation with backpropagation 學習筆記
9.
Chrome插件 GitHub-Chart Commits3D直方圖視圖
10.
CISCO ASAv 9.15 - 體驗思科上一代防火牆
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
信息論中的熵
2.
信息論中的熵(信息熵,聯合熵,交叉熵,互信息)和最大熵模型
3.
我理解的信息論——自信息、熵、互信息
4.
TensorFlow - 信息論(信息熵2)
5.
信息論 -- 熵與互信息
6.
信息論基礎--熵
7.
熵、信息熵、交叉熵詳解
8.
信息量和信息熵的理解
9.
信息論中的香農熵、條件熵、最大熵、相對熵、交叉熵理解
10.
熵、信息量、信息熵、交叉熵、聯合熵、條件熵
>>更多相關文章<<