最大熵与EM算法

一、熵、联合熵(相当于并集)、条件熵、互信息

　　1.熵是什么？

　　　　(0)信息量：信息的度量p(xi)。信息量和概率成反比，熵是信息量的期望。 X是一个随机变量，可能取值有很多个。熵是信息量的期望。熵反应的是不确定性，如果不确定性越高，熵越高，概率越低。熵是可以大于1的，但是概率是不可以大于1的 

　　　　(1)物理学中的熵 

　　　　(2)信息论中的熵

　　　　(3)熵相关概念Venn图     

　　　　(4)联合熵：并集。 

　　2. 

　　3.

二、相对熵(KL散度)

三、交叉熵(cross-entropy)

四、信息增益(有些小疑惑)

五、最大熵模型