kl距离 java_信息量、熵、最大熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息。

一直就对机器学习中各种XX熵的概念比较模糊，现在总结一下自己的学习心得。

信息量

先说一下信息量的概念，其实熵就是信息量的集合。

摘抄个例子：

英文有26个字母，假设每个字母出现的概率是一样的，每个字母的信息量就是 - log2 1/26 = 4.7(这就是个公式，现在不懂先不用管)；常用的汉字有2500个，每个汉字的信息量是 - log2 1/2500 =11.3。所以在信息量相同的情况下，使用的汉字要比英文字母要少——这其实就是十六进制和二进制的区别，在这个例子中，apple成了5位26进制的数值，信息量4.7 * 5 = 23.5；而苹果成为2位2500进制的数值，信息量11.3 * 2 = 22.6。虽然表示的方式不同，但信息量差不多(这是一个很巧合的例子，仅用于说明信息量的含义，大多数词语都不会这么接近)。

我的理解是，英文中需要用23.5的二进制定位一个单词，汉语中使用22.6个二进制定位一个单词。

信息量是对应一个事件的熵，若想衡量一个系统有多少信息量，就要用到熵的概念。

信息量就是不确定度，越是不能判断未来有多少可能，信息度就越大。

熵

熵是用来衡量一个系统混论程度的物理量，代表一个系统中蕴含多少信息量，信息量越大表明一个系统不确定性就越大，就存在越多的可能性。

熵(entropy)就用来衡量整个系统的总体信息量，其计算公式如下

至于这个公式怎么导出的，比较麻烦，这里可以直观的理解一下。

熵是平均信息量，也可以理解为不确定性。例如进行决赛的巴西和南非，假设根据经验判断，巴西夺冠的几率是80%，南非夺冠的几率是20%，则谁能获得冠军的信息量就变为 - 0.8 * log2 0.8- 0.2 * log2 0.2 = 0.257 + 0.464 = 0.721，小于1 bit了。经验减少了判断所需的信息量，消除了不确定性。

而且通过计算可以发现，巴西夺冠的几率越高，计算出的熵就越小，即越是确定的情况，不确定性越小，信息量越少。如果巴西100%夺冠，那么熵是0，相当于没有任何信息。当两队几率都是50%最难判断，所熵达到最大值1。其实之前的 - log2 1/2= 1 bit 是简化了的计算过程，其结果也是通过熵的公式来计算的 - 0.5 * log2 0.5 - 0.5* log2 0.5 = 1 bit，计算信息量要综合考虑每种结果的可能性。

另一个会迷惑的问题是熵会大于1吗？答案当然是肯定的，刚刚计算的最大值为1bit，是因为最终的结果只有两种情况。在有四支球队的时候，其最大值就是 - 0.25 * log20.25 - 0.25 * log2 0.25 - 0.25 * log2 0.25 - 0.25 * log2 0.25 =2 bit，当四支球队夺冠概率不等的时候，熵会小于2 bit。

我记得有个公式可以计算最大熵，在哪里？

用处：决策树ID3和C4.5算法中，使用熵作为选择决策点的标准。

最大熵

就是在系统均衡的时候，系统的熵最大。

联合熵(KL距离，交叉熵)

我的理解，联合熵是为了导出条件熵和互信息的一个定义，

性质：

大于每个独立的熵

2个变量的联合熵大于或等于这2个变量中任一个的独立熵。

少于独立熵的和

2个变量的联合熵少于或等于2个变量的独立熵之和。这是次可加性的一个例子。该不等式有且只有在和均为统计独立的时候相等。

这表明，两个变量关联之后不确定性会增大，但是又由于相互有制约关系，不确定小于单独两个变量的不确定度之和。

条件熵

性质：

就是在事件X的前提下，事件Y的熵，

用处：决策树的特征选择，实际上使用的信息增益，就是用G(D,A)=H(Y)-H(Y|X)。可以看出在X的条件下，Y的不确定度下降了多少。

相对熵

也叫交叉熵。

相对熵越大，两个函数差异越大；反之，相对熵越小，两个函数差异越小。

用处：在聚类算法中，使用相对熵代替欧几里得距离，计算连个节点的相关度，据说效果不错。度量两个随机变量的差异性。

这幅图就是说，p分布和q分布共有的部分相对熵就是正的，非共有部分就是负的，D(p||q)就是面积的求和。

互信息

了解Y的前提下，消除X的不确定度。(注意和链式法则不一样)

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只是概念性的描述，无法看出这几种熵之间的联系和用处，所以自己写一篇。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的kl距离 java_信息量、熵、最大熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息。的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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