信息熵：修订间差异
（创建页面，内容为“信息熵（information entropy），也称香农熵(Shannon entropy)是 ==简介== ===时间轴=== *1948年，香农（C.E.Shannon）将热力学的熵，引…”） |
无编辑摘要 |
||
| （未显示同一用户的1个中间版本） | |||
| 第1行： | 第1行： | ||
信息熵（information entropy），也称香农熵(Shannon entropy) | 信息熵（information entropy），也称香农熵(Shannon entropy)是不确定性的度量。 | ||
==简介== | ==简介== | ||
===时间轴=== | ===时间轴=== | ||
* | *1948年，[[香农]]（C.E.Shannon）将热力学的熵，引入到信息论。 | ||
| 第9行： | 第9行： | ||
===论文=== | ===论文=== | ||
*[http://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf A Mathematical Theory of Communication] 香农（C.E.Shannon）. 1948 | *[http://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf A Mathematical Theory of Communication] 香农（C.E.Shannon）. 1948 | ||
*[http://pages.cs.wisc.edu/~rist/642-spring-2014/shannon-secrecy.pdf Communication Theory of Secrecy Systems] 香农（C.E.Shannon）. 1949 | |||
===书籍=== | ===书籍=== | ||
| 第17行： | 第18行： | ||
*[https://zh.wikipedia.org/wiki/熵_(信息论) 维基百科：熵 (信息论)] | *[https://zh.wikipedia.org/wiki/熵_(信息论) 维基百科：熵 (信息论)] | ||
*[https://en.wikipedia.org/wiki/A_Mathematical_Theory_of_Communication Wikipedia：A Mathematical Theory of Communication] | *[https://en.wikipedia.org/wiki/A_Mathematical_Theory_of_Communication Wikipedia：A Mathematical Theory of Communication] | ||
*[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7afc5fc3-a61c-4238-b496-9c39392a91fe 机器之心：信息熵] | |||
*[https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/40508465 CSDN：v_JULY_v - 最大熵模型中的数学推导] | |||
[[分类:机器学习]] | [[分类:机器学习]] | ||
2021年7月14日 (三) 14:55的最新版本
信息熵（information entropy），也称香农熵(Shannon entropy)是不确定性的度量。
简介
时间轴
- 1948年，香农（C.E.Shannon）将热力学的熵，引入到信息论。
资源
论文
- A Mathematical Theory of Communication 香农（C.E.Shannon）. 1948
- Communication Theory of Secrecy Systems 香农（C.E.Shannon）. 1949
书籍
- 《The Mathematical Theory of Communication》 香农（C.E.Shannon）/ Warren Weaver 1949
- 《通信的数学理论》 香农（C.E.Shannon）/ Warren Weaver 著 贾洪峰 译