信息论

首页 > TAG信息列表 > 信息论

信息论——随机变量生成、算术编码、LZ77, LZ78笔记

随机变量生成：一种从具体到抽象的建模这种建模可以用多叉树表示，每一个树叶表示一个事件。关于这种树的深度有如下性质和定理：这和熵的对数特征是吻合的。我们当然希望树的深度尽量小。树深度估计：特殊情况（dyadic）下取等：非特殊情况：（根据Kraft不等

【python学习】PyQt基础学习以及一个信息论与编码课设实例

这学期的信息论与编码的课设需要用编程语言实现霍夫曼、费诺以及香农编码，要具备在windows下的可视化操作界面，因此就选用PyQt作为开发工具，本篇博客记录一下PyQt的基础以及课设的实例参考：《PyQt5从入门到实践》 PyQt5官方帮助文档 PyQt基础 PyQt就是Qt的python接口，目前主要有3个版

【机器学习】信息论基础

文章目录基本概念联合熵条件熵交叉熵Python编程实现交叉熵计算相对熵（KL散度）Python编程实现KL散度计算自信息和互信息自信息互信息困惑度基于概率分布的困惑度基于概率模型的困惑度基本概念联合熵联合熵是一集变量之间不确定性的衡量手段。两个变量

信息论与编码 2020-2021年期末试卷

从熵到交叉熵损失的直观通俗的解释

对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。什么是-log(p)？信息论的主要关注点之一是量化

从信息论的角度介绍交叉熵

信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1、信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世

信息论在人工智能方面应用

香农三大定理与新社会人工智能发展的羁绊：克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon，1916年4月30日-2001年2月24日)是美国数学家、信息论的创始人。1936年获得密歇根大学学士学位。1940年在麻省理工学院获得硕士和博士学位，1941年进入贝尔实验室工作。香农提出了信息熵的

信息论小结

本节主要讲解了信息论里面的一些基础概念。更详细的可以参考（https://zhuanlan.zhihu.com/p/26551798或者https://zhuanlan.zhihu.com/p/36192699或者https://www.zhihu.com/question/304499706/answer/544609335） 1. 熵熵是很常见的概念，也是决策树里面的基础。它可以衡量事件

信息论估计工具jidt基本使用

JIDT基本介绍 JIDT是 Java Information Dynamics Toolkit的简称，用于研究复杂系统中信息论相关度量的计算，它是一个基于java的开源工具库，也可以在Matlab、Octave、Python、R、Julia和Clojure中使用； JIDT提供了如下计算工具：信息熵、互信息、转移熵条件互信息、条件转移熵多变量

信息论基本概念

基本概念总结一些基本概念，包括自信息、信息熵、联合熵、条件熵、互信息、条件互信息以及交叉熵等等。自信息自信息是对某一事件发生时所带来的信息量做了一个量化。信息是一个比较抽象的概念，一条信息所包含的信息量和它的不确定性有直接的关系，而自信息就是把信息的度量等价于

信息论Matlab仿真——哈夫曼编码

《信息论与编码》第五章——哈夫曼编码 %@author Zhang %@copyright Zhang %@release 2021.06.16 W = [0.05,0.29,0.07,0.08,0.14,0.23,0.03,0.11]; %得到哈夫曼编码表 n = size(W,2);%信源个数 m = 2*n - 1;%节点个数 HT = zeros(m,5);%生成m行5列的矩阵存放信息 HT(1:m,1) =

ML与Information：机器学习与Information信息论之间那些七七八八、乱七八糟、剪不断理还乱的关系攻略

ML与Information：机器学习与Information信息论之间那些七七八八、乱七八糟、剪不断理还乱的关系攻略目录 ML与信息论 ML与熵 1、熵的基础知识 2、熵与分布的关系 3、最大熵模型与Logistic/Softmax回归相关文献推荐 ML与信息论更新…… ML与熵 1、熵的基础知识

信息论

Rate distortion 当讨论quantizer中的distortion时, 就是指MSE(可以有别的方法,但是MSE最常见且简单去计算). conditional entropy(条件熵)可以看作是度量一个source的residual uncertainty(剩余不确定性). 那么在uniform quantization的条件下, 给定x, 那么y就可以直接计算出,

信息论与编码学习辅导及习题详解（高清版）-傅祖芸

信息论与编码学习辅导及习题详解（高清版）-傅祖芸资源来自于网络，仅供学习使用，侵权私信删。对应信息论第四版的课后习题答案，看目录结构，看目录结构，看目录结构，答案都有的。下载链接： https://korruz.lanzous.com/b00oitjpg 密码:i10f 二维码：

《信息论与编码》学习笔记

信息论与信息编码文章目录信息论与信息编码1. 准备知识和教材1.1. 学科关联1.2. 准备知识1.3. 教材1.4. 理论体系的简要概述1.5. 编码技术的举例1.5.1. 压缩编码1.5.1.1. 霍夫曼编码1.5.1.2. 算术编码1.5.1.3. Lempel-Ziv编码 1.5.2. 校验编码1.5.2.1. 汉明码1.5.2.2. BC

数字通信介绍（2）香农与信息论

原文地址：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&do=blog&id=275997 上个世纪四十年代，半导体三极管还未发明，电子计算机也尚在襁褓之中。但是通信技术已经有了相当的发展。从十九世纪中叶，电报就已经很普遍了。电报所用的摩斯码（Morse Code），就是通信技术的一项杰作。摩斯码用

信息论的基础知识

自信息量接收到a的不确定性 \[{\rm{I}}({a}) = {\log _k}{1 \over {p({a})}} \]条件自信息量接收端收到b后，发送端是否为a尚存的不确定性 \[{\rm{I}}(a{\rm{|b}}) = {\log _k}{1 \over {p(a|b)}} \]互信息量收到b后，消除的不确定性为先验的不确定性减去尚存的不确定性，即收信者获

信息论和数理统计——机器学习基础

目录一、信息论熵信源信息量信息熵条件熵信息增益（互信息）信息增益比相对熵（KL散度）最大熵原理二、数理统计和概率论的区别统计推断方式参数估计假设检验一、信息论 {{uploading-image-498317.png(uploading...)}} 信息论处理的是客观世界中的不确定性。通信的基本问题是在点精确地

【QQ空间转移】该掌握的知识

2012-3-4 10:20 通信是一门工科学课，这门学科所需要的知识分为3个部分：硬件（电路、芯片、仪器）；软件（Verilog/VHDL，C/C++，SystemC）；理论（数字信号处理，统计信号处理，信息论和编码）在通信技术已经日趋成熟的今天，要完成一个完整的通信系统，这三者缺一不可。 ============================

信息论（信息量&熵）

信息论（信息量&熵）对于离散的随机变量\(x\)，在我们观察这个\(x\)的值的时候，我们接受的信息如何计算？信息量信息量表示学习到\(x\)值时的“惊讶程度”，计算如下： \[ h(x)=-\log_2p(x) \] \(p(x)\)表示\(x\)发生的概率，\(h(x)\)表示信息量，单位为bit。基于传统我们选择以2为底的\(log\)函

nlp2-数学基础（信息论，概率论、词义消歧）

文章目录概率论信息论计算熵计算信息熵、条件熵、联合熵波利尼亚语熵率噪声信道模型建立一个翻译词义消歧（WSD贝叶斯最大熵的消歧方法概率论在自然语言处理中，以句子为处理单位时一般假设句子独立于它前面的其它语句，句子的概率分布近似地符合二项式分布贝叶斯决策： max p(x

信息论相关概念：熵交叉熵 KL散度 JS散度

信息论与编码：信息度量

信息度量 1. 独立与马尔可夫链独立（Independence）对于两个随机变量\(X\)和\(Y\)，若对所有的\((x, y) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y}\)，都有 \[ p(x, y) = p(x)p(y) \] 则称\(X\)和\(Y\)独立，记为\(X \perp Y\)。 \(p(x), p(y), p(x, y)\)分别是\(\text{Pr}(X=x), \text{Pr}(Y=y

思维的结构

思维的结构输入：控制：处理：结果：信息论、控制论、系统论

《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》

一：基本信息1标题：《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》2时间：20153来源：中国地质大学硕士学位论文4关键词：随机抽取，题库，智能组卷。二：内容：研究意义：为了真正实现教学与考试分离，推进无纸化教学改革的浪潮，使命题组卷更加科学合理、公正公平，应用先进的计算机