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不可能事件所含的信息量为
概率为1时(必然
事件
),
信息量为
()。
答:
【答案】:0 解析:消息发生的概率越小(越不可预测),信息量就越大
。且概率为零时(不可能发生事件),信息量为无穷大;概率为1时(必然事件),信息量为0。
什么是
信息
增益?
答:
1948年,香农提出了 “信息熵(entropy)”的概念 信息熵是消除不确定性所需信息量的度量,即未知
事件可能含有的信息量
。通俗的讲信息熵是用来衡量信息量的大小。信息熵是代表随机变量的复杂度(不确定度),条件熵代表在某一个条件下,随机变量的复杂度(不确定度) 例子:信息增益 = 信息熵 -...
如何理解
信息
的概念
答:
首先,
信息的
量(用I表示)与消息发生的概率紧密相关。一个
事件
发生的
可能
性越大,传递的该信息量就越小;相反,如果一个事件极其罕见,那么它所携带
的信息量
就会显著增加。换句话说,信息量与概率之间呈现相反的关系。其次,当一个事件发生的概率是100%,即所有人都已经知道的事情,那么它实际上不携带...
如何计算
信息量
答:
例如,如果一件事情发生的概率是0.5,那么其信息量I=-log2(0.5)=1比特;如果一个事件的概率是0.01,其信息量I=-log2(0.01)=6.64比特,也就是说,这个
事件所
包含
的信息量
更大。利用信息量计算公式,我们可以评估和比较不同选项、事件或者概率的信息量大小,帮助我们在决策和分析中更好地使用...
数学建模笔记——评价类模型之熵权法
答:
假设 是
事件
可能
发生的某种情况, 表示这种情况发生的概率,我们定义 ,用来衡量 所包含
的信息量
。对数函数的定义域是 ,而概率的范围是 ,但是我们一般不考虑概率为0的事件。因此使用对数函数并无定义域方面的不妥。 如果事件 可能发生的情况有 ,那我们可以定义事件 的信息熵为 。我们可以看出,信息熵就是对信息量的...
...那么消息A
所含的信息量为
I(A)=lo g 2 1 P(A) .若王教授正
答:
1 32 ,消息量约为5;C选项中的
事件
“王教授在第5列”发生的概率为 4 32 = 1 8 ,消息量约为3;D选项中的事件“王教授在某一排”发生的概率为 32 32 ,消息量约为0,显然B选项的概率最小,其消息量最大.故选B.
信息
的定义及特征
答:
相反,
可能
性越低,信息量则越大。我们用I表示信息量,它与事件发生的概率P(x)呈现相反的关系。2、当
事件的
发生概率达到100%,即确定发生时,
信息量为
零,因为这是众所周知的事实。3、当一个复杂的消息由若干个独立且互不影响的小消息组成时,该复杂消息的总信息量等于各个小消息信息量的总和。
信息量
的单位
答:
信息量
的单位是:Bit 所谓信息量是指从N个相等
可能事件
中选出一个
事件所
需要
的信息
度量或含量,也就是在辩识N个事件中特定的一个事件的过程中所需要提问"是或否"的最少次数.香农(C. E. Shannon)信息论应用概率来描述不确定性。信息是用不确定性的量度定义的.一个消息的可能性愈小,其信息愈多...
信息就是不确定性的消除量确定性越大
信息量
越大
答:
地球人都知道,所以
信息量为
0。3、当一个消息是由多个独立的小消息组成时,那么这个消息
所含
信息量应等于各小消息所含信息量的和。所谓信息量是指从N个相等
可能事件
中选出一个
事件所
需要
的信息
度量或含量,也就是在辩识N个事件中特定的一个事件的过程中所需要提问"是或否"的最少次数。
什么是
信息量
?如何计算信息量?
答:
信息的本质,可以视为一种力量,它能消除我们的困惑和无知。不同信息的重量感,正是
信息量
大小的直观体现。一个简单的定义:信息量就是数据资料中消除人们认知不确定性大小的度量,即数据所携带
的信息
含量。那么,如何衡量这个看不见、摸不着的实体呢?这就需要引入一个物理世界的概念——比特。比特,...
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