互信息熵和联合熵区别，熵增因素

最近用到信息论的知识表较多，自己也总结下。

1 信息熵（entropy）

定义式：

其中P(x)是变量出现的概率。从直观上，信息熵越大，变量包含的信息量越大，变量的不确定性也越大。一个事物内部会存在随机性，也就是不确定性，而从外部消除这个不确定性唯一的办法是引入信息。如果没有信息，任何公式或者数字的游戏都无法排除不确定性。几乎所有的自然语言处理，信息与信号处理的应用都是一个消除不确定性的过程。

2 条件熵（conditional entropy）

知道的信息越多，随机事件的不确定性就越小。

定义式：

3 联合熵

设X Y为两个随机变量，对于给定条件Y=y下，X的条件熵定义为：

4 左右熵

一般用于统计方法的新词发现。

计算一对词之间的左熵和右熵，熵越大，越说明是一个新词。因为熵表示不确定性，所以熵越大，不确定越大，也就是这对词左右搭配越丰富，越多选择。如： 火星上的小馒头，这个词，我们希望左右熵都很大，希望火星上的小馒头这个词左右边搭配尽可能丰富，如左边：这火星上的小馒头、臭火星上的小馒头、穷火星上的小馒头；右边：火星上的小馒头的，活动：慈云数据爆款香港服务器，CTG+CN2高速带宽、快速稳定、平均延迟10+ms 速度快，免备案，每月仅需19元！！ 点击查看火星上的小馒头样、火星上的小馒头命等。左右搭配丰富。

5 互信息（mutual information）

两个事件的互信息定义为：I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)，也就是用来衡量两个信息的相关性大小的量。

互信息是计算语言学模型分析的常用方法，它度量两个对象之间的相互性。

定义式：

应用：

（1）去计算一个变量的不确定性，可以考虑信息熵；在研究显著性时，可以用信息熵去计算一个区域的信息量的大小，近而来判断其为显著性区域；

（2）计算两个变量之间的相关性，可以考虑条件熵；

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