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정보 엔트로피와 정보 이득

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

정보 엔트로피와 정보 이득의 차이

정보 엔트로피 vs. 정보 이득

2 섀넌의 엔트로피: 2 개의 공정한 동전을 던질 때 정보 엔트로피는 발생 가능한 모든 결과의 개수에 밑이 2 인 로그를 취한 것과 같다. 2 개의 동전을 던지면 4 가지 결과가 발생할 수 있고, 엔트로피는 2 비트가 된다. 일반적으로 정보 엔트로피는 모든 발생가능한 결과의 평균적인 정보가 된다. 정보 이론에서 시스템은 송신자, 채널, 수신자를 이용하여 모형화. 정보 이론과 머신 러닝에서 정보 이득은 쿨백-라이블러 발산(Kullback Leibler Divergence,KLD)의 동의어이.

정보 엔트로피와 정보 이득의 유사점

정보 엔트로피와 정보 이득는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 정보 이론.

정보 이론

정보 이론(情報理論)은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이.

정보 엔트로피와 정보 이론 · 정보 이득와 정보 이론 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

정보 엔트로피와 정보 이득의 비교.

정보 엔트로피에는 34 개의 관계가 있고 정보 이득에는 7 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 2.44%입니다 = 1 / (34 + 7).

참고 문헌

이 기사에서는 정보 엔트로피와 정보 이득의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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