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→信息熵与互信息
在信息论中，随机变量的'''熵'''（entropy，又称'''信息熵'''、'''信源熵'''、'''平均自信息量'''）量化了变量的不确定性。考虑到变量所有潜在状态的概率分布，该指标衡量了描述变量状态所需的预期信息量。
在信息论中，随机变量的'''熵'''（entropy，又称'''信息熵'''、'''信源熵'''、'''平均自信息量'''）量化了变量的不确定性。考虑到变量所有潜在状态的概率分布，该指标衡量了描述变量状态所需的预期信息量。
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给定一个离散随机变量 <math>X</math>，其取值于集合 <math>\mathcal{X}</math>，且服从 <math>p\colon \mathcal{X}\to[0, 1]</math> 分布，则熵为 <math display="block">\Eta(X) := -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x),</math> 其中 <math>\Sigma</math> 表示变量可能值的总和。<math>\log</math> 的底数（即 对数）的选择因应用不同而不同（通常采用2）。
给定一个离散随机变量 <math>X</math>，其取值于集合 <math>\mathcal{X}</math>，且服从 <math>p\colon \mathcal{X}\to[0, 1]</math> 分布，则熵为 <math display="block">\Eta(X) := -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x),</math> 其中 <math>\Sigma</math> 表示变量可能值的总和。<math>\log</math> 的底数（即 对数）的选择因应用不同而不同（通常采用2）。