一、Jensen不等式

若f为区间I上的凹函数,则Jensen不等式成立:

Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

这里若函数f为凹函数,则有:

Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

凹函数(上凸)如下图所示:

Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

归纳证明:

Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

Jessen不等式是凹函数的基本性质,在信息论中经常用到,常见的凹函数如下图:

Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

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二、信息论

1.熵(信息不确定性度量)

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2.联合熵

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3.条件熵

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4.互信息(信息增益)

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5.交叉熵(相对熵/KL距离)

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Data Mining --- Information theory:熵/条件熵/互信息(信息增益)/交叉熵(相对熵/KL距离)

总结:熵、联合熵、条件熵、互信息的关系

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