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信息熵，相对熵，交叉熵, 条件熵

信息熵：表示分布的不确定性
随机变量的取值个数越多，状态数也就越多，信息熵就越大，混乱程度就越大。当随机分布为均匀分布时，熵最大
在这里插入图片描述
相对熵：有两个分布p,q，其中p为真实数据分布，q为相似的分布，那么相对熵就是两个分布之间的距离
信息熵，相对熵，交叉熵, 条件熵_第1张图片
交叉熵：用非真正的数据分布q来进行求解熵（基于原始分布P概率）
在这里插入图片描述

可见，交叉熵-信息熵=相对熵

条件熵：
条件熵 H(Y|X) 表示在已知随机变量 X 的条件下随机变量 Y 的不确定性。条件熵 H(Y|X) 定义为 X 给定条件下 Y 的条件概率分布的熵对 X 的数学期望：

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