香农熵（香农熵计算器）

大家好，今天来为大家解答关于香农熵这个问题的知识，还有对于香农熵计算器也是一样，很多人还不知道是什么意思，今天就让我来为大家分享这个问题，现在让我们一起来看看吧！

1急求助:香农(信息)熵的计算~

信息熵的计算公式为H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。

信息熵的计算公式：H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。

(log32=5， log64=6。）对于任意一个随机变量 X，它的熵定义如下：变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。

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”。信息量越大，特征越多，权重越小 熵： 信息的期望值。

年，香农提出了 “信息熵（entropy）”的概念 信息熵是消除不确定性所需信息量的度量，即未知事件可能含有的信息量。通俗的讲信息熵是用来衡量信息量的大小。

年，香农提出了“ 信息熵 ”(shāng)；信息量的度量就等于不确定性的多少。

2人工智能通识-科普-最大熵

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。

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。

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。

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。

把熵最大（对应我们的复杂程度最大）做为一种原则或者方法应用于各个科技领域的旗手是杰尼斯E.T.Jaynes 。他从1957年就在这个方向做了开创性的工作。

同热力学中熵的概念一致，信息熵也是用于表现系统的无序随机程度。硬币只有正反两面，随机投掷后落地只有两种可能；而骰子有六种可能。所以随意投出的投资比随意投出的硬币具有更多的随机性，或者说硬币的确定性更多一些。

3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。

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