一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
原创
2022-12-14 16:26:04
442阅读
原文地址“熵”是信息的不确定性度量“信会那么吃惊，它给你带来的信息量是-log(1/2)，约为0.69
转载
2023-07-10 20:43:31
172阅读
信息熵理论提出：熵是信息论之父香农提出的量化信息量的概念。基本内容：熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。在信息论里面，熵是对不确定性的测量。但是在信息世界，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。如果压缩是无损的，即通过解压缩可以百分之百地恢复初始的消息内容，那么压缩后的消息携带的信息和未压缩的原始消息是一样的多。而压缩后的消息可以通过较少的比特传递，因此
原创
2021-07-13 17:33:41
328阅读
自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： 对数以2为底，单位是比特（bit） 对数以e为底，单位是纳特（nat） 如英语有26个字母，假设在文章中出现的概率相等
转载
2020-04-22 15:53:00
1611阅读
2评论
信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来度量一个信息的
原创
2022-01-14 16:46:37
1706阅读
关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如
转载
2019-06-21 10:37:00
421阅读
2评论
最近在学机器学习的相关内容，看到决策树这一块提到了信息增益等内容，在此做下笔记 信息&信息熵&信息增益 信息 所谓信息，引用香农的话，信息即消除不确定性的东西，十分形象 定义系统$X$，发生了事件$x_i$，其中$i∈{0，1，2，···，n}$ 则从事件$x_i$中可以得到的信息量为 \(I(x_ ...
转载
2021-09-20 18:39:00
512阅读
2评论
介绍信息熵和信息增益之前，先介绍信息增量的概念文章目录1、信息量2、熵3、条件熵4、信息增益5、参考文献：1、信息量定义：信息
原创
2023-01-04 18:10:21
949阅读
# 信息熵的计算方法
## 概述
在计算机科学和信息论中，信息熵是用来衡量信息的不确定性的度量方式。在Python中，我们可以使用一些简单的代码来计算信息熵。本文将介绍信息熵的计算方法以及如何在Python中实现。
## 信息熵的计算流程
下面是计算信息熵的整个流程，可以用表格的形式展示如下：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 统计每个字符出现的次数
2 | 计算每个字符的概率
3
原创
2024-01-17 12:30:55
296阅读
信息熵信息熵是系统有序化程度的一个度量。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。1948 年，香农提出了“信息熵”(shāng) 的概念
原创
2018-04-19 22:18:39
2874阅读
点赞
交叉熵，KL散度，信息熵，信息量是有密切的关系的。 信息量 信息量是对信息的度量，一件事情发生之后我们会从中得到的信息。一般来说概率小的事情发生比概率大的事情发生传递更多的消息。因此信息量与事件发生概
原创
2022-11-27 10:07:20
277阅读
在深度学习与机器学习的领域中，“信息熵”常是分析模型不确定性和信息量的重要工具。PyTorch作为一种灵活且强大的深度学习框架，其在信息熵计算中的应用也十分广泛。接下来，我们将逐步探讨如何在PyTorch中计算信息熵，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南、绩效优化的详细过程。
### 环境准备
首先，你需要为你的项目准备一个合适的环境。确保你系统中已安装Python和PyTor
PyTorch的信息熵是衡量模型在分类任务中不确定性的重要指标。下面将详细探讨如何解决与PyTorch中信息熵相关的问题，涵盖不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等内容。
## 版本对比
### 特性差异
| 版本 | 特性 | 发布日期 |
|-------|----------------
【内容简介】使用一个现实中直观的例子详解信息熵、交叉熵及相对熵的核心概念，读完后，希望能帮助你建立起这三个概念的固有直觉，不再疑惑。要完成题目的最终解释，必须从熵这个神奇的概念开始讲起。1什么是熵-Entropy词源—最初来源于热力学Entropy来源于希腊语，原意：内向，即：一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发展的特性。定义的其实是一个热力学的系统变化的趋势。1923年，德国科学家普朗克来中国
原创
2020-11-24 16:40:48
1784阅读
### NLP信息熵实现流程
为了实现NLP（自然语言处理）中的信息熵计算，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集或创建一些文本数据，以便计算信息熵。 |
| 2. 分词处理 | 使用分词工具将文本数据划分为单词或词组。 |
| 3. 构建词频统计 | 统计每个单词或词组在数据集中的出现频率。 |
| 4. 计算概率
原创
2023-08-25 09:20:15
212阅读
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）也叫做相对熵，用于度量两个概率分布之间的差异程度。离散型比如随机变量取值为时的概率分别为，随机变量取值为时的概率分别为，则：Python代码实现，离散型KL散度可通过SciPy进行计算：from scipy import stats
P = [0.2, 0.4, 0.4]
Q = [0.4, 0.2, 0.4]
stats.ent
转载
2023-07-07 23:17:44
77阅读
一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
原创
2024-04-11 14:31:04
368阅读
信息熵（information entropy）是度量样本集合纯度/不确定度最常用的指标之一。但要注意，信息熵越小，表示不确定度越低，确g_2p(x)h(x)=−log2
原创
2022-10-31 16:07:29
450阅读
