大家好，关于香农熵很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于香农熵的单位的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！

1信息论基础(熵、相对熵、交叉熵、互信息)

1、又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。

2、我是这样记忆交叉熵的定义的，通过逻辑回归的损失函数记忆交叉熵。 认为是类标，是独热编码（也可以认为是概率分布），而 认为是逻辑回归预测的概率分布。结论：KL 散度 = 交叉熵 - 熵 。

3、这被称为变量 和变量 之间的 互信息（mutual information） 。根据KL散度的性质，我们看到 ，当且仅当 和 相互独立时等号成立。

4、交叉熵根据相对熵的公式可以得出： 可以理解为用其他方式的最优编码( )和自己方式的最优编码（ ）之差。

5、信息熵关于 是凹函数。因此最大化信息熵是一个凸的问题。交叉熵 关于 是凸的，因此给定分布 ，寻找 最小化交叉熵是凸的问题。KL散度 对 是凸的。因此最小化与一个给定分布的KL散度这一问题是凸的。

2急求助:香农(信息)熵的计算~

1、(log32=5， log64=6。）对于任意一个随机变量 X，它的熵定义如下：变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。

2、信息熵的计算公式：H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。

3、信息论是量化处理信息的科学分支。处理数据信息集合前后信息发生的变化称为信息增益，信息增益越高的特征就是越好的选择。集合信息的度量方式称为 香农熵 或简称 熵，源于信息理论之父“克劳德·香农”。

3金融模型——熵池模型

1、基于以上存在的问题，提出了BL模型的泛化模型---熵池模型。 熵池模型是使用熵池理论进行资产配置，其过程是：先找一个已知先验分布的参考模型，在再满足观点规则的空间里面找一个与先验分布相对熵最小的分布生成后验分布。

2、金融模型就是跟据所收集的数据利用回归分析做出一个影响所分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，在股市上的应用就是可以预测股市价格，在这方面比较好的软件是SARS。

3、销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信贷员模式，风控关键点。风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。

4、构建一个稳健的金融风险评估模型包括以下步骤：收集数据：收集可用的金融和经济数据，包括历史市场和经济指标等，以了解潜在风险因素的趋势和相关性。选择指标：根据收集的数据，选择可用的指标来描述风险。

5、Quantitative Finance可以叫定量金融，金融定量，计量金融等。Quantitative Finance是一门结合数学和金融的科学，学习和研究的内容主要包括证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析，和一些高级的金融理论。

6、金融模型：金融模型就是根据所收集的数据利用回归分析做出一个影响分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，比如预测价格走势。金融模型是金融分析的工具之一。

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