摘要：
这讲还好，不是很难。 ｜ ｜ 理解：基数越少事件信息增量越大，增到最后信息增量等于平均信息量。 巧妙的例子： 关于映射的熵： 阅读全文
摘要：
这一讲研究的是独立同分布的样本空间。 首先定义样本空间中某件事情的概率： 即组成成分的概率的和。（独立性使然） 大数定理 渐进均分性 基于此，我们能推出 这个式子说明，n充分大时，p（X1,X2...Xn）趋于1。 于是我们可以把所有事件分为两类：概率小的和概率大的。 概率大的部分我们称为: 典型集 阅读全文