Entropies discrètes

1. L'entropie est-elle discrète ou continue?
2. Quelle est la distribution discrète avec l'exemple?
3. Qu'est-ce que l'entropie de données?
4. Que signifie l'entropie de 1?

L'entropie est-elle discrète ou continue?

L'entropie ainsi que la préservation de l'entropie sont bien définies uniquement dans le contexte de variables aléatoires purement discrètes ou continues. Cependant, pour un mélange de variables aléatoires discrètes et continues, qui surviennent dans de nombreuses situations intéressantes, les notions d'entropie et de préservation de l'entropie n'ont pas été bien comprises.

Quelle est la distribution discrète avec l'exemple?

Une distribution de probabilité discrète compte des occurrences qui ont des résultats dénombrables ou finis. Cela contraste avec une distribution continue, où les résultats peuvent tomber n'importe où sur un continuum. Les exemples courants de distribution discrète comprennent les distributions binomiales, de Poisson et Bernoulli.

Qu'est-ce que l'entropie de données?

Dans la théorie de l'information, l'entropie d'une variable aléatoire est le niveau moyen de «l'information», de «surprise» ou de «l'incertitude» inhérente aux résultats possibles de la variable.

Que signifie l'entropie de 1?

Ceci est considéré comme une entropie élevée, un niveau élevé de trouble (signifiant un niveau de pureté faible). L'entropie est mesurée entre 0 et 1. (Selon le nombre de classes dans votre ensemble de données, l'entropie peut être supérieure à 1 mais cela signifie la même chose, un très haut niveau de désordre.