专栏名称: 机器学习研究会
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【学习】通俗理解条件熵

机器学习研究会  · 公众号  · AI  · 2017-04-25 18:55

正文



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摘要

转自:自然语言处理与机器学习

前面我们总结了信息熵的概念 通俗理解信息熵 ,这次我们来理解一下条件熵。


1 信息熵以及引出条件熵

我们首先知道信息熵是 考虑该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下:

我们的条件熵的定义是: 定义为X给定条件下,Y的条件概率分布的熵对X的数学期望


这个还是比较抽象,下面我们解释一下:


设有随机变量(X,Y),其联合概率分布为



条件熵H(Y|X)表示在 已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。


随机变量X给定的条件下随机变量 Y的条件熵H(Y|X)


2 公式

下面推导一下条件熵的公式:




3 注意






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