エントロピー - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

[ トップ ] [ 編集 | 凍結 | 差分 | バックアップ | 添付 | リロード ] [ 新規 | 一覧 | 単語検索 | 最終更新 | ヘルプ | ログイン ]

朱鷺の杜Wiki

参加しよう

Wiki超入門
練習用ページ
数式の表示
こびとさん
編集用ID: ibis
パスワード: 「VC次元」のVのフルスペルで最初だけ大文字

最新の30件
2020-01-15
- python
2020-01-13
- Wiki超入門
2019-12-28
- F値
2019-12-17
- IBIS
2019-11-22
- しましま/IBIS2019
2019-11-06
- Book
2019-11-04
- K-NEL
2019-10-31
- DataSet
2019-10-29
- コスト考慮型学習
2019-07-10
- 人工知能学会全国大会
2019-06-30
- MCMC
2019-06-27
- PRML/errata2
- PRML/errata1
2019-06-07
- しましま/人工知能学会全国大会2019
2019-04-07
- English
2019-03-11
- 経験ベイズ
2019-03-08
- しましま/IBISML036
- Meeting
2018-11-27
- PRML
2018-11-07
- しましま/IBIS2018
2018-08-24
- IRLS法
2018-07-26
- Article
2018-07-24
- 確率的勾配降下法
2018-07-19
- 機械学習
- 標本誤差
2018-06-11
- しましま/人工知能学会全国大会2018
2018-03-06
- しましま/IBISML032
2017-11-14
- K-NEL/errata
2017-11-11
- しましま/IBIS2017
2017-10-12
- 次元削減

カウンタ

累計: 13440
今日: 2
昨日: 2

エントロピー (entropy) †

\(x\) の分布が分かっていて最適な符号化をした場合の \(x\) の平均符号長． \[H(x)=-\sum \Pr(x)\log\Pr(x)\]

詳細は情報量の項を参照．

-- しましま

関連項目 †

リンク集 †

関連文献 †

Book/Pattern Recognition and Machine Learning 1.6章

Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:17 (3630d)