信息科学中的‘信息熵’，如何衡量数据的混乱程度？
在信息科学中，信息熵是一个核心概念，它用于量化数据或系统中的不确定性或混乱程度，信息熵越高，表示数据越混乱，反之则越有序，这一概念由克劳德·香农在1948年提出，并广泛应用于通信、机器学习、数据挖掘等领域。计算信息熵的公式为：H(X) =...
在信息科学中，信息熵是一个核心概念，它用于量化数据或系统中的不确定性或混乱程度，信息熵越高，表示数据越混乱，反之则越有序，这一概念由克劳德·香农在1948年提出，并广泛应用于通信、机器学习、数据挖掘等领域。计算信息熵的公式为：H(X) =...