Entropy (for data science) Clearly Explained!!!
Summary
TLDR在本期StatQuest视频中,Josh Starmer清晰地解释了数据科学中的熵(Entropy)。他通过易于理解的例子,如鸡的颜色和概率,展示了熵如何量化惊讶感,及其与概率之间的关系。视频深入讲解了熵的计算方法,强调熵作为每次事件期望惊讶值的意义。通过引入信息论中的经典公式,Josh帮助观众更好地理解熵在分类树、互信息和交叉熵等领域中的应用。最终,熵被呈现为描述随机性和不确定性的重要工具。
Takeaways
- 😀 熵在数据科学中被广泛应用,如用于构建分类树,量化两个事物之间的关系,和相对熵及交叉熵。
- 😀 熵与概率相关,越低的概率会带来更高的惊讶感,而越高的概率则会带来较低的惊讶感。
- 😀 惊讶的计算基于概率的倒数的对数,使用对数是因为概率为1时惊讶感应为0。
- 😀 在计算惊讶时,使用对数函数解决了概率为1时惊讶无法为零的问题。
- 😀 计算硬币抛掷结果的惊讶时,可以通过将每次抛掷的概率与惊讶值相乘,并求和来得到总惊讶值。
- 😀 熵实际上是每次事件的平均惊讶值,它是惊讶的期望值。
- 😀 熵的计算公式可以通过乘以概率并求和得到,但它通常以另一种标准形式表示,即信息论中的香农熵公式。
- 😀 熵是衡量随机事件不确定性的一个量,概率均等时熵最大,概率差异较大时熵较小。
- 😀 对于鸡的例子,通过计算不同区域中鸡的种类分布的熵,我们可以量化区域中鸡的多样性和不确定性。
- 😀 香农熵公式通过概率和惊讶的关系来表示信息量和不确定性,它是信息理论的核心概念之一。
- 😀 想要让别人吃惊,可以简单地告诉他们概率倒数的对数,这是熵的核心计算方法。
Q & A
什么是熵,它在数据科学中的作用是什么?
-熵是衡量随机变量不确定性的指标,它在数据科学中用于多种应用,如构建分类树、计算互信息、以及在算法如t-SNE和UMAP中应用。熵帮助量化相似性和差异性,尤其是在概率和惊讶之间的关系中。
熵是如何与惊讶的概念相关联的?
-熵与惊讶直接相关,因为惊讶的程度与事件发生的概率呈反比。当事件的概率较低时,惊讶较大;当概率较高时,惊讶较小。熵就是这种惊讶的期望值,也就是平均惊讶。
为什么不能直接使用概率的倒数来计算惊讶?
-直接使用概率的倒数来计算惊讶存在问题,因为当事件的概率为1时,倒数为1,但实际上我们希望得到的是零惊讶。因此,使用概率倒数的对数而不是简单倒数,能更准确地反映实际的惊讶程度。
为什么对数函数在计算惊讶时是合适的?
-对数函数能够将概率和惊讶之间的关系进行平滑处理,确保当概率为1时,惊讶为0,而对于极小概率的事件,惊讶会非常大。对数函数帮助避免了零概率(不可发生事件)带来的数学不确定性。
如何计算一次抛硬币实验中的惊讶?
-在一次抛硬币实验中,如果硬币的正反面概率分别为0.9和0.1,可以使用对数公式来计算每种结果的惊讶。计算公式是惊讶 = -log₂(概率),然后分别计算正面和反面出现时的惊讶值。
如何计算一次抛硬币实验的总惊讶?
-一次抛硬币实验的总惊讶是每次抛硬币结果的惊讶值的总和。例如,如果抛三次硬币,结果是正正反,那么总惊讶是各个抛掷的惊讶值的和。
什么是熵的定义?
-熵是一个概率分布的期望惊讶值。也就是说,它表示在多次实验中,我们平均会有多少惊讶。例如,对于一个抛硬币实验,熵是每次抛掷硬币时的平均惊讶。
如何从惊讶公式推导出熵的公式?
-从惊讶公式出发,可以计算每个结果的惊讶值,乘以其发生的概率,然后加总所有结果的贡献,这样得到熵的计算公式。熵是每个可能结果的惊讶值与其发生概率的乘积之和。
在统计学中,熵的标准公式是什么?
-在统计学中,熵的标准公式是:H(X) = - Σ p(x) log₂ p(x),其中p(x)是某一事件x发生的概率,log₂表示以2为底的对数。该公式表示所有可能事件的加权惊讶值的负和。
如何计算区域A、B和C中的熵值?
-通过计算每个区域中不同类型的鸡的概率并应用熵公式,可以计算区域A、B和C的熵。例如,区域A有6只橙色鸡和1只蓝色鸡,使用概率6/7和1/7来计算熵。区域B和C也通过类似的方法计算熵。
Outlines

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