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在信息论中，熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。 在信息世界中，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。 自信息： 1、自信息表示事件发生前，事情发生的不确定性 2、自信息表示事件发生后，事件所包含的信息量，是提供给新宿的信息量，也是解除这种不确定性所需要的信息量。 互信息： 离散随机事件之间的互信息： 事件x,y之间的互信息等于“x的自信息”减去“y条件下x的自信息”，I(x)表示x的不确定性，I(x|y)表示在y发生条件下，x的不确定性 I(x;y)表示当y发生后x不确定性的变化，两个不确定度之差，是不确定度消除的部分，代表已

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机器学习数学基础之微积分与概率论1. 导数与梯度下降1.1 方向导数1.2 在机器学习的应用2. 基本概率论2.1 条件概率2.2 全概率公式2.3 贝叶斯公式2.4 随机变量2.5 期望2.6 方差3. 分布3.1 伯努利分布3.2 二项分布3.3 高斯分布3.4 泊松分布 （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 1. 导数与梯度下降 1.1 方向导数 梯度下降法会引起局部最优值的可能。 1.2 在机器学习的应用 1、初始化一个w值 2、传入数据集，进行对w的调整 3、最后输出一个最优的w，解决了识别的任务（有可能是局部最优） 2. 基本概率论 人工智能主要对识别的结果进行概率分析，根据概