Howtosignalprocessing
- Czy wzajemne informacje mogą być negatywne w teorii informacji?
- Jak oceniasz wzajemne informacje?
- Jak interpretujesz wzajemne wartości informacyjne?
- Jakie jest znaczenie wzajemnych informacji w teorii informacji?
- Dlaczego wzajemne informacje są lepsze niż korelacja?
- Czy warunkowe wzajemne informacje mogą być negatywne?
Czy wzajemne informacje mogą być negatywne w teorii informacji?
Zauważ, że wzajemne informacje są symetryczne w argumentach. To znaczy i (x; y) = i (y; x). Wzajemne informacje są również nie wymagające, jak pokażemy za minutę.
Jak oceniasz wzajemne informacje?
Wzajemne informacje można również obliczyć jako rozbieżność KL między wspólnym rozkładem prawdopodobieństwa a produktem marginalnych prawdopodobieństw dla każdej zmiennej. - Strona 57, rozpoznawanie wzorów i uczenie maszynowe, 2006. Można to podać formalnie w następujący sposób: i (x; y) = kl (p (x, y) || p (x) * p (y))
Jak interpretujesz wzajemne wartości informacyjne?
Wysokie wzajemne informacje wskazują na duże zmniejszenie niepewności; Niskie wzajemne informacje wskazują na niewielką redukcję; a zero wzajemne informacje między dwiema zmiennymi losowymi oznacza, że zmienne są niezależne.
Jakie jest znaczenie wzajemnych informacji w teorii informacji?
Wzajemne informacje są ilością, która mierzy związek między dwiema zmiennymi losowymi, które są próbkowane jednocześnie. W szczególności mierzy, ile informacji jest przekazywane średnio w jednej losowej zmiennej o drugiej.
Dlaczego wzajemne informacje są lepsze niż korelacja?
Główną różnicą jest to, że korelacja jest miarą zależności liniowej, podczas gdy wzajemna informacja mierzy ogólną zależność (w tym relacje nieliniowe). Dlatego wzajemne informacje wykrywają zależności, które nie tylko zależą od kowariancji.
Czy warunkowe wzajemne informacje mogą być negatywne?
Ponieważ warunkowe wzajemne informacje mogą być większe lub mniejsze niż jego bezwarunkowy odpowiednik, informacje o interakcji mogą być pozytywne, negatywne lub zerowe, co utrudnia interpretację.
