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香农用概率来定量描述信息的公式H(X)=- Σpilog pi ,其中H(X)表示事件...
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【答案】：C H （X）表示事件X的信息熵；pi表示事件X出现第i种状态的概率；在2进制的情况下，对数的底数是2，此时信息熵可以作为信息的度量，称为信息量，单位是比特。
2、这个定理的数学表达式为：H（x）=-∑P（x）log2P（x），其中H（X）表示随机变量X的信息熵，P（x）表示随机变量X取某个值x的概率。3、香农第一定理的意义在于，它为我们提供了一个量化信息的方法。在实际应用中，...
决策树计算公式公式：H(X)=–∑P(x)log[P(x)]H(x)：表示熵 P(x)：表示x事件发生的概率。决策树法的具体计算过程：(1)画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这...
香农公式是由美国数学家克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出的，是计算信息量的一种数学公式。它是现代通信和信息理论的基础之一，被广泛应用于信息编码、数据压缩、密码学等领域。香农公式的核心思想是用信息熵来衡量信...
互信息(Mutual Information)是另一有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。两个事件X和Y的互信息定义为：I(X,Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y)其中 H(X,Y) 是联合熵(Joint Entropy)，其定义为：H(X...
对于一个离散的随机变量X，其信息熵H(X)定义为：H(X) = -∑ P(x) log₂P(x)其中，P(x)是X的概率分布，log₂表示以2为底的对数。这个式子表示对于每一个X的取值，我们用对数来衡量其出现的概率，...
信息熵是对于一个随机事件中不确定性的度量，即表示某个事件的不确定性，通常用香农熵来衡量。2、其信息熵的计算公式为：H(X)=-ΣP(x)log2P(x)。3、其中，P(x)是随机事件发生的概率，log2是以2为底的对数，Σ是...
根据信息论，信息熵代表了信息的不确定性，一个符号不确定性为logP，对于给定的信源符号可以取值的集合X1～Xn对应概率P1～Pn，则信息熵H(X) = Sigma Pi * log Pi，即这个符号的不确定性的期望，衡量编码对应的信息需要...
H=∑-pi log pi如果计算中的对数log是以2为底的,那么计算出来的信息熵就以比特(bit)为单位。今天在电脑和通信中广泛使用的字节(Byte)、KB、MB、GB等词都是从比特演化而来。“比特”的出现标志着人类知道了如何计量信息量。香农的...
信息熵的计算公式：H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2,P(xi)) (i=1,2,..n)。其中，x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集,随机变量的输出用x...