Telegram Group & Telegram Channel
Что такое mutual Information (взаимная информация)?

Взаимная информация (mutual information) — это величина, измеряющая количество информации, которую одна случайная величина содержит о другой. Это способ оценить степень зависимости между двумя величинами. Если величины независимы, их взаимная информация равна нулю. Чем больше зависимость, тем больше взаимная информация.

Возьмём пример с весом и ростом человека. Пусть у нас есть совместное распределение этих величин, которое показывает, как значения веса и роста распределены вместе. Совместное распределение можно представить как таблицу или график, где каждой паре значений веса и роста соответствует определённая вероятность.

Теперь представим, что мы рассматриваем только распределение веса, игнорируя рост, и только распределение роста, игнорируя вес. Эти распределения называются маржинальными. Они дают нам информацию о том, как часто встречаются определённые значения веса и роста независимо друг от друга.

Взаимная информация измеряет разницу между совместным распределением и маржинальными распределениями. Если величины совершенно независимы, их совместное распределение будет просто произведением их маржинальных распределений, и взаимная информация будет равна нулю. Если же существует зависимость, совместное распределение будет отличаться от произведения маржинальных, и взаимная информация будет положительной.

#машинное_обучение
8👍2



tg-me.com/ds_interview_lib/457
Create:
Last Update:

Что такое mutual Information (взаимная информация)?

Взаимная информация (mutual information) — это величина, измеряющая количество информации, которую одна случайная величина содержит о другой. Это способ оценить степень зависимости между двумя величинами. Если величины независимы, их взаимная информация равна нулю. Чем больше зависимость, тем больше взаимная информация.

Возьмём пример с весом и ростом человека. Пусть у нас есть совместное распределение этих величин, которое показывает, как значения веса и роста распределены вместе. Совместное распределение можно представить как таблицу или график, где каждой паре значений веса и роста соответствует определённая вероятность.

Теперь представим, что мы рассматриваем только распределение веса, игнорируя рост, и только распределение роста, игнорируя вес. Эти распределения называются маржинальными. Они дают нам информацию о том, как часто встречаются определённые значения веса и роста независимо друг от друга.

Взаимная информация измеряет разницу между совместным распределением и маржинальными распределениями. Если величины совершенно независимы, их совместное распределение будет просто произведением их маржинальных распределений, и взаимная информация будет равна нулю. Если же существует зависимость, совместное распределение будет отличаться от произведения маржинальных, и взаимная информация будет положительной.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/457

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA