条件熵 Conditional entropy

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在信息论中，条件熵描述了在已知第二个随机变量 $X$ 的值的前提下，随机变量 $Y$ 的信息熵还有多少。同其它的信息熵一样，条件熵也用Sh、nat、Hart等信息单位表示。基于 $X$ 条件的 $Y$ 的信息熵，用 $\Eta(Y|X)$ 表示。

单词	Conditional information
释义	Conditional information 中文百科条件熵 Conditional entropy （重定向自Conditional information）在信息论中，条件熵描述了在已知第二个随机变量 $X$ 的值的前提下，随机变量 $Y$ 的信息熵还有多少。同其它的信息熵一样，条件熵也用Sh、nat、Hart等信息单位表示。基于 $X$ 条件的 $Y$ 的信息熵，用 $\Eta(Y\|X)$ 表示。英语百科 Conditional entropy 条件熵（重定向自Conditional information） In information theory, the conditional entropy (or equivocation) quantifies the amount of information needed to describe the outcome of a random variable $Y$ given that the value of another random variable $X$ is known. Here, information is measured in shannons, nats, or hartleys. The entropy of $Y$ conditioned on $X$ is written as $H(Y\|X)$ .
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