條件信息熵:模糊信息熵與信息熵的區別[朗讀]

你好!1/8,1/4,1/2,1/8+1/8,1/8+1/4,1/8+1/2,1/4+1/2,1/8+1/8+1/4,1/8+1/8+1/2,九種情況分別乘以各自機率就得到總的期望值了打字不易,採納哦。

我理解的這裡信息量的度量指的是信息熵.只需算出是否下雨在甲先生帶傘條件下的機率分布即可若p=p(下雨|甲先生帶傘)那麼所求為h=plogp+(1-p)log(1-p).下面算p記事件a={下雨}b={甲先生帶傘}那麼p(a)=p(nota)=1/2p(b|nota)=1/3p(b|a)=1那麼p=p(a|b)=p(a且b)/p(b)=p(a)p(b|a)/(p(b|nota)p(nota)+p(b|a)p(a))=1/(1/3+1)=3/4。

信息熵用來描述一個變量的不確定度,不確定度越高,所包含的信息就越多.其實廣義的熵用來描述系統的混亂的程度(也可以認為是不確定度),一個系統在不受其他影響的條件下會自發的向熵值增大的方向變化.說下模式識別上的應用,我知道的,可以用來處理特徵,做特徵選擇。

熵理論有兩個版本:熱力學熵與玻耳茲曼熵;無論微觀的玻耳茲曼熵還是宏觀的克勞至今依然遵循資訊理論中的一條定理,這條定理借用了熱力學中的名詞「熵」(entropy。

nash於1957年提出了流域瞬時單位線[1],它的提出推動了流域匯流計算從純經驗的(t)為信息熵;p(t)為機率密度函數.設定約束條件如下:(1)均值條件(3)(2)對。