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時間 2020-12-22

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1、信息論基礎熵：信息熵是衡量隨機變量分佈的混亂程度，是隨機分佈各事件發生的信息量的期望值，隨機變量的取值個數越多，狀態數也就越多，信息熵就越大，混亂程度就越大。當隨機分佈爲均勻分佈時，熵最大；信息熵推廣到多維領域，則可得到聯合信息熵；條件熵表示的是在 X 給定條件下，Y 的條件概率分佈的熵對 X的期望。聯合熵：條件熵：條件熵 H(Y|X) 表示在已知隨機變量 X 的條件下隨機變量 Y 的不

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