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2017年7月1日
机器学习(3):信息论
摘要: 1.信息熵 给定概率密度函数\(p(x)\), 定义该函数的信息熵 \(H(p)=H[\mathbf{x}]=-\int{p(\mathbf{x})lnp(\mathbf{x})d\mathbf{x}}\) 信息熵描述了分布的混乱程度。均匀分布是使得信息熵最大的概率分布。单点的冲击响应函数对应的信息
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posted @ 2017-07-01 19:02 horsetail
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