GPT-4的信息论概述
Q：确定能够产生80%预期结果的那20%信息论知识 A： 在信息论中，有一些核心概念和理论能够覆盖大部分的应用场景，也就是那20%的知识产生80%的预期结果。以下是这些核心概念： 1.信息熵：信息熵是信息论的基本概念之一，它度量了信息的不确定性。对于一个随机变量，其信息熵越大，表示其不确定性越高。学习和理解信息熵是理解信息论的关键。 2.条件熵和联合熵：条件熵用于度量在已知一个随机变量的情况下另一个随机变量的不确定性，联合熵则度量了两个随机变量同时出现的不确定性。这两个概念在诸如数据挖掘、机器学习...【查看原文】
