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2026年10月20日 (二) 15:33的版本
添加139字节
、
2026年10月20日 (星期二)
→信息论基础
第35行:
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<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:
Jake
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