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→信息论基础
<math>H(X_1,\ldots,X_n\mid Y)=-\sum_{x_1,\ldots,x_n,y}p(x_1,\ldots,x_n,y)\log p(x_1,\ldots,x_n\mid y).</math>
<math>H(X_1,\ldots,X_n\mid Y)=-\sum_{x_1,\ldots,x_n,y}p(x_1,\ldots,x_n,y)\log p(x_1,\ldots,x_n\mid y).</math>
这里，[math]p(x_1,\ldots,x_n\mid y)[/math]为给定
这里，[math]p(x_1,\ldots,x_n\mid y)[/math]为给定[math]Y[/math]的取值为[math]y[/math]的条件下，[math]X_1,\ldots,X_n[/math]取值为：[math]x_1,\ldots,x_n[/math]的条件概率。
[[条件熵]]与[[联合熵]]满足：
[[条件熵]]与[[联合熵]]满足：