消息理論中的熵
我們在消息理論測量一段資訊所包含的資訊量其中一種會使用Entropy來計算。讓X作為一個discrete R.V. 並且表示成P(X)可以視作:\[ H_{b}(X) = -\sum_{x \in \mathbb{X}} P(x) \cdot log_{b}P(x) = \mathbb{E}[-log_{b}P(X)] = \mathbb{E}{p} [log_{b}\frac{1}{P(x)}] \]
消息理論的資訊測量符號
測量一組資訊的方法有好幾種，例如像是使用entropy, mutual information, relative entropy等等方法，另外需要了解這些方法之間的交互作用。
