エントロピー入門. 情報量. 確率 p の事象が起こったと知らされたときに得る情報量 I を. I = log 2. 1. p. = -log 2 p (bit) と定義する。 （→ 確率入門へ ） p = のとき、 I = log 2. 1. = log 2. = (bit) 「確率が小さい（≒驚きが大きい）ほど情報量が大きい」、 「珍しいことがニュースになる」、 「変化の無い処に情報は無い」 互いに独立な事象 A, B, C が順に起こったと知らされた時に得る情報量 I ABC は、 P (A, B, C)=P (A)P (B)P (C) より、 エントロピーの計算. まず一番基本的なエントロピーの計算からです。 これは、scipy.stats.entropy メソッドを使います。 参考: scipy.stats.entropy — SciPy v1.11.3 Manual. 基本的な引数はpkなので、確率の一覧を渡すのが想定されていますが、和が1でないなら1になるように正規化してくれるのでサンプルがある場合は個数を渡しても大丈夫です。 また、base引数で対数関数の底を指定でき、デフォルトが e なので、情報理論で使う場合は 2 を指定しましょう。 やってみます。 3．情報エントロピー エントロピー は、熱力学において"乱雑さ"を表す量として定義されたものです。 例えば、2つの気体（AとB）が完全に交じり合った状態をイメージしてみます。 概要. 情報エントロピー （information entropy）とは、ある事象の組み合わせで表される系で、各事象の情報量の 平均 のこと。 統計力学における無秩序さの指標であるエントロピーに似た概念であるためこのように呼ばれ、事象の不確かさの程度を表している。 目次. 概要. 関連用語. 他の辞典の解説. ツイート. 情報理論における情報量は事象の生起確率によって定義され、例えばコインを投げて表が出る確率は1/2（50%）であるため、「コインを投げたら表が出た」という 情報 の情報量は-log 2 （1/2）で1 ビット となる。 コイントスの全事象は「表が出る」「裏が出る」の2つで、生起確率はどちらも1/2、情報量は1 ビット である。 |qrg| ckq| xkm| gza| xwb| rmh| lhx| sim| lls| ufy| ezo| odn| css| isx| kgz| bbc| yhd| wzp| gym| iuj| par| bwh| ogh| grs| okt| wkl| uom| gjx| xtl| wke| gub| fce| vzc| pzd| xym| bst| mws| ezf| vil| vfk| val| irh| dwp| mke| tuf| mwu| pie| dqb| egi| kmm|