Skip to main content
Back to course
Log in
Get started
Someone wanted to learn this too, so Grasp built them a personal learning path.
Create your own
Энтропия
·
Module 1
Неопределённость и энтропия Шеннона
1
Вывод логарифмической формы собственной информации из аддитивности и монотонности
Вывести логарифмическую форму собственной информации из требований аддитивности и монотонности.
Вывести логарифмическую форму собственной информации из требований аддитивности и монотонности.
2
Вычисление и интерпретация энтропии дискретного распределения
Вычислять энтропию дискретного распределения и интерпретировать результат в битах или натах.
Вычислять энтропию дискретного распределения и интерпретировать результат в битах или натах.
3
Совместная и условная энтропия по совместному распределению
Находить совместную и условную энтропию по заданному совместному распределению.
Находить совместную и условную энтропию по заданному совместному распределению.
4
Цепное правило энтропии для последовательности случайных величин
Применять цепное правило энтропии к последовательности случайных величин.
Применять цепное правило энтропии к последовательности случайных величин.
5
Доказательство вогнутости энтропии Шеннона по распределению вероятностей
Доказывать вогнутость энтропии Шеннона по распределению вероятностей.
Доказывать вогнутость энтропии Шеннона по распределению вероятностей.
6
Распределения максимальной энтропии на конечном носителе
Определять распределения, максимизирующие энтропию при фиксированном конечном носителе.
Определять распределения, максимизирующие энтропию при фиксированном конечном носителе.
Next module isn't ready yet,
Back to course
Previous module
Next module