Generalized Entropy and Decision Trees
Nous présentons une extension de la notion de l’entropie conditionnelle de Shannon à une forme plus générale d’entropie conditionnelle qui formalise l’entropie conditionnelle de Shannon et une notion semblable liée à l’index de Gini La famille proposée d’entropies condi-
Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire
L’entropie conditionnelle du modèle de traduction est alors : H(Ejf)= å f2f p(f)H(Ejf) (1) = å f2f p(f) log 2 jE af j å e2Ea f p(ejf)log 2 p(ejf); où E af est l’ensemble des mots anglais alignés au moins une fois au mot source f Le terme de normalisation (log 2 jE af j) garantit que toutes les valeurs d’entropie sont comparables et
IMPLICATION ENTROPIQUE ET CAUSALITÉ
), nous avons choisi le concept d'entropie de Shannon (1949) Ainsi nous déterminons l’entropie conditionnelle relative à S 1 et S’ 1 lorsque a est réalisée, incertitude sur b lorsque a
M1 de Maths-Info Th´eorie de l’information - IMCCE
grands th´eor`emes de Shannon concernant l’entropie : l’´equir´epartition 1 2 5 Esp´erance conditionnelle et th´eor`eme de Birkhoff 28
Code sujet : 287 - Concours BCE
On appelle entropie conditionnelle de Y sachant X le réel H(Y/X) E = k) Montrer que TI(X, Y) TI(X) + H(Y/X) (d) Montrer que pour tout couple de variables aléatoires X et Y de lois à support {0, 1, H(X) - H(X/Y) H(Y) - H(Y/X) n}, on a 12) On considère dans cette question deux variables aléatoires de lois à support {0, 1, 2, 3}
Arbres de décision (AD) - Lotfi CHAARI
-L’entropie de la partition résultante, c'est-à-dire l'entropie conditionnelle de E étant donné T , est définie comme l'entropie moyenne des sous-ensembles: H ( E ) =
TCM - ResearchGate
de l'entropie de la source (valeur moyenne de l'info /symbole) par le nombre moyen de symboles par seconde soit : k iè • Entropie conditionnelle ou équivoque
Devoirs1 res - unicefr
Title: Devoirs1_res dvi Author: rendas Created Date: 10/30/2006 2:11:06 PM
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