大家好，今天来为大家分享香农熵的一些知识点，和香农熵和信源熵的区别的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

1信息论——香农熵

信息论是量化处理信息的科学分支。处理数据信息集合前后信息发生的变化称为信息增益，信息增益越高的特征就是越好的选择。集合信息的度量方式称为 香农熵 或简称 熵，源于信息理论之父“克劳德·香农”。

信息论的创始人是克劳德·香农，为纪念克劳德·艾尔伍德·香农而设置的香农奖是通信理论领域最高奖，也被称为“信息领域的诺贝尔奖”。

又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。

2香农熵的实例

香农指出，它的准确信息量应该是= -（p1*log p1 + p2 * log p2 +　．．．　+p32 *log p32)，其中，p1，p2 ，　．．．，p32 分别是这 32 个球队夺冠的概率。

摘要：本文用概率论的中心极限定理理解许多遥感数据近似服从正态分布的现象；用标准离差 σ作为异常主分量门限化的尺度；采用直方图的香农熵评价异常主分量的信息量；并采用偏度和峰度联合检验法对直方图做正态性检验。

在1948年， 克劳德·艾尔伍德·香农 将热力学的熵，引入到 信息论 ，因此它又被称为 香农熵 。在信息论中，熵是对不确定性的量度，在一条信息的熵越高则能传输越多的信息，反之，则意味着传输的信息越少。

3信息论基础(熵、相对熵、交叉熵、互信息)

又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。

这被称为变量 和变量 之间的 互信息（mutual information） 。根据KL散度的性质，我们看到 ，当且仅当 和 相互独立时等号成立。

我是这样记忆交叉熵的定义的，通过逻辑回归的损失函数记忆交叉熵。 认为是类标，是独热编码（也可以认为是概率分布），而 认为是逻辑回归预测的概率分布。结论：KL 散度 = 交叉熵 - 熵 。

交叉熵根据相对熵的公式可以得出： 可以理解为用其他方式的最优编码( )和自己方式的最优编码（ ）之差。

相对熵，又称KL散度（Kullback-Leibler divergence），是两个概率分布 和 之间的差异的非对称性的度量。在信息论中，相对熵等价于两个概率分布的信息熵的差值。

4熵是什么意思

1、熵的意思是用于描述“能量退化”的物质状态参数之一。熵拼音：shāng，解释：名热力学中表示不能利用来做功的热能的数字（即热能的变化量除以温度所得的商）。

2、“熵”的通俗理解就是“混乱程度”。简单的说熵是衡量我们这个世界中事物混乱程度的一个指标，热力学第二定律中认为孤立系统总是存在从高有序度转变成低有序度的趋势，这就是熵增的原理。

3、熵是热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。熵S是状态函数，具有加和（容量）性质，是广度量非守恒量，因为其定义式中的热量与物质的量成正比，但确定的状态有确定量。

4、熵泛指某些物裤者首质系统状态的一种量度，某些物质系统状态可能出现的程度。亦被社会科学用以借喻人类社会某些状态的程度。熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。

5、[熵]详细解释 〈名〉物理名词用温度除热量所得的商标志热量转化为功的程度 [熵]百科解释 熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。

5人工智能通识-科普-最大熵

1、简单的一句话来解释就是 “熵是信息量的期望”，先给出公式： 熵的定义： 可以看到，事件的概率乘上这个时间的信息量再求和，那就是期望的定义。熵能够反映事件的不确定性，不确定性与熵成正比关系。

2、最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt) 是很典型的分类算法，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。

3、极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0第一次系统提出最大熵的原理的一般认为是Jaynes，后来有人提出了相应的算法来估计对应的统计模型的参数。

4、最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。

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