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- Quelle est la signification de l'entropie de Shannon?
- Comment calculer l'entropie de Shannon?
- Qu'est-ce que l'entropie de Shannon dans l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que l'entropie d'un signal?
Quelle est la signification de l'entropie de Shannon?
Signification de l'entropie
Au niveau conceptuel, l'entropie de Shannon est simplement la "quantité d'informations" dans une variable. Plus banal, cela se traduit par la quantité de stockage (e.g. nombre de bits) requis pour stocker la variable, qui peut être comprise intuitivement pour correspondre à la quantité d'informations dans cette variable.
Comment calculer l'entropie de Shannon?
Comment calculer l'entropie? - formule d'entropie. ∑ i = 1 n \ Footnotesize \ textStyle \ sum_ i = 1 ^ n ∑i = 1n est un opérateur de sommation pour les probabilités de i à n. P (x i) \ notes de bas de page p (x_i) p (xi) est la probabilité d'un seul événement.
Qu'est-ce que l'entropie de Shannon dans l'apprentissage automatique?
L'entropie d'information ou l'entropie de Shannon quantifie la quantité d'incertitude (ou surprise) impliquée dans la valeur d'une variable aléatoire ou le résultat d'un processus aléatoire. Son importance dans l'arbre de décision est qu'elle nous permet d'estimer l'impureté ou l'hétérogénéité de la variable cible.
Qu'est-ce que l'entropie d'un signal?
L'entropie spectrale (SE) d'un signal est une mesure de sa distribution de puissance spectrale. Le concept est basé sur l'entropie de Shannon, ou l'entropie d'information, en théorie de l'information.
