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条件熵
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2022年1月20日 (四) 21:30
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== 编者推荐 ==
== 编者推荐 ==
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集智学园
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===集智课程===
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====[https://campus.swarma.org/course/308 信息熵和编码]====
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说到编码,那么最被人熟知的要数莫斯(Mores)编码了,它在我们早期的无线电信息传送中起到了不可磨灭的作用。那除了莫斯编码,我们现在最常接触的就是ASCII码了,它构成了我们输入计算机的基本字符。除了上面说的,其实还有各种编码算法应用在我们的研究与生活中,那么这些编码的原理是什么,有什么性质,又是怎样得以发挥作用的?
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====[https://campus.swarma.org/course/3164 信息论免费课程]====
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信息论(information theory)涉及信息的量化、存储和通信等。信息论是由克劳德·香农发展来的,用来找出信号处理与通信操作的基本限制,如数据压缩、可靠的存储和数据传输等。自创立以来,它已拓展应用到许多其他领域,包括统计推断、密码学、神经生物学、进化论、量子计算、剽窃检测和其他形式的数据分析。
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===其他===
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*[https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158662476119724846431926%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=158662476119724846431926&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task-blog-soetl_so_first_rank_v2_rank_v25-12 信息熵及其相关概念]
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信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。该文章用通俗易懂的语言系统地梳理一下有关熵的概念,有助于初学者入门。
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熵(Entropy) (swarma.org)https://campus.swarma.org/course/3155
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信息论免费课程 (swarma.org)https://campus.swarma.org/course/3164
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