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- Comment calculer l'entropie différentielle?
- Comment calculer l'entropie dans Python?
- Qu'est-ce que l'entropie de Shannon Entropie différentielle?
- Pourquoi l'entropie différentielle peut être négative?
Comment calculer l'entropie différentielle?
Soit x, y variables aléatoires continues avec la densité articulaire f (x, y). Ensuite, nous définissons l'entropie différentielle h (x) = - e [log f (x)], entropie différentielle conjointe h (x, y) = - e [log f (x, y)], entropie différentielle conditionnelle h (x | Y) = - e [log f (x | y)], et des informations mutuelles / (x; y) = h (x) - h (x | y) = h (y) - h (y | x).
Comment calculer l'entropie dans Python?
Si seules les probabilités PK sont données, l'entropie de Shannon est calculée comme H = -SUM (PK * Log (PK)) . Si QK n'est pas aucun, calculez l'entropie relative d = sum (pk * log (pk / qk)) .
Qu'est-ce que l'entropie de Shannon Entropie différentielle?
L'entropie différentielle (également appelée entropie continue) est un concept de la théorie de l'information qui a commencé comme une tentative de Claude Shannon pour étendre l'idée de l'entropie (Shannon), une mesure de surprise moyenne d'une variable aléatoire, à des distributions de probabilité continues.
Pourquoi l'entropie différentielle peut être négative?
Théorie de l'information
Par exemple, épingler une variable aléatoire uniforme [0,] jusqu'à un intervalle de longueur qui nécessite de log un bits. En particulier, quand un < 1, un nombre «négatif» de bits est nécessaire, expliquant pourquoi l'entropie différentielle peut être négative.
