今天给各位分享互信息的含义的知识，其中也会对互信息量怎么理解进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注极速百科网，现在开始吧！

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事件的自信息量和该事件的不确定度之间的区别

平均互信息量不是从两个具体消息出发， 而是从随机变量X和Y的整体角度出发， 并在平均意义上观察问题， 所以平均互信息量不会出现负值。

自信息量通常用来描述单个消息或事件的不确定性。具体来说，如果我们有一个事件X，其可能的结果为p(x)，那么这个事件的自信息量I(X)就等于-log(p(x))，它表示该事件提供的信息量，或者说该事件的不确定性。

自发性和盲目性的区别在于，盲目性着重强调社会资源从某一片面因素而不从全局考虑（事实上单个提生产者和经营者也不可能掌握社会各方面的信息）追逐一些部门。

测量误差 测量误差是指测量结果与被测量对象真实值之间的差距。它可以通过测量结果和真实值之间的差别来计算或判断。误差可以是系统误差，也可以是随机误差。

互信息的含义

互信息是信息论里一种有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。信道中总是存在着噪声和干扰，信源发出消息x，通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y。

互信息本来是信息论中的一个概念，用于表示信息之间的关系， 是两个随机变量统计相关性的测度，使用互信息理论进行特征抽取是基于如下假设：在某个特定类别出现频率高，但在其他类别出现频率比较低的词条与该类的互信息比较大。

互信息可以简单地理解为相关性。世界上很多事情彼此相关，如果它们之间有确定的因果关系，那样的信息就是等价的。比如从 A 一定能推导出 B，那么知道了 A 就等同于知道了 B，它们是可以划等号的。

互信息 ：互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性 。

自信息和互信息、信息熵

自信息（英语：self-information），又译为信息本体，由克劳德·香农提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。它的单位是bit，或是nats。自信息的含义包括两个方面：自信息表示事件发生前，事件发生的不确定性。

平均自信息是针对信源编码而言，而平均互信息是针对信道编码而言，定义自信息（“信息论”中的一个定义）的数学期望为信源的平均自信息量（也即“信息熵”）。

互信息是信息论里一种有用的 信息度量 ，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。简单说，就是两个事件集合之间的相关性。

又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。

信息熵 ：用来衡量事件不确定性，不确定性越大，熵越大。对任意一个随机变量X，其熵定义为：条件熵 ：有两个随机变量X和Y，在Y事件确定后X的不确定性的大小称为条件熵。

互信息是什么意思?

互信息是信息论里一种有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。信道中总是存在着噪声和干扰，信源发出消息x，通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y。

互信息是信息论里一种有用的 信息度量 ，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。简单说，就是两个事件集合之间的相关性。

而平均互信息是针对信道编码而言，定义自信息（“信息论”中的一个定义）的数学期望为信源的平均自信息量（也即“信息熵”）。平均互信息代表接收到输出符号后平均每个符号获得的关于信源符号X的信息量。

在信息论中，互信息的定义是：I(X；Y)=H(X）－H(X|Y），数式右边后一项称为条件熵，对离散消息可表示公式，它表示已知Y以后，对X仍存在的不定度。

衡量的是在满足一定的信噪比要求下，信道能够传输的最大信息量，它是唯一确定的。平均互信息是指信源符号和接收符号之间的期望互信息量，它受信道容量的影响，但也受到信道本身的特性和信源符号分布的影响。

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