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搜索资源 - conditional entropy
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信息论中各种熵的matlab实现，其中包括自信息量，互信息量，条件熵，联合熵，冗余度等等的计算。-various information theory entropy Matlab achieved, which include the volume of information, mutual information, the conditional entropy, Joint entropy, and so on the redundancy terms.
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计算条件熵，可以用来计算在某种条件下的条件熵的数值-we can use it to calculate the conditional entropy
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Conditional Entropy of a function
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Joaquin Goñ i <jgoni@unav.es> &
Iñ igo Martincorena <imartincore@alumni.unav.es>
University of Navarra - Dpt. of Physics and Applied Mathematics &
Centre for Applied Medical Research. Pamplona (Spain).
December 13th, 2
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一个计算信息熵的完整功能类。设计互信息，熵，信息增益，条件熵等等功能。-A calculation of the full functionality of class information entropy. Design of mutual information, entropy, information gain, conditional entropy and more.
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信息论中条件熵的仿真,采用Matlab语言进行仿真-Simulation of conditional entropy in information theory
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离散二维随机变换熵的计算：
（1）利用random函数和归一化方法构造一个二维离散随机变量（X，Y）；
（2）分别计算X与Y的熵、联合熵、条件熵：H（X）、H（Y）、H（X,Y）H（X|Y）、I（X|Y）；
-Discrete two-dimensional random transform entropy calculation: (1) the use of random functions and normalization method to construct a two-
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用于求单个符号的信息熵、条件熵、联合熵以及互信息量-Used to seek information on a single symbol entropy, conditional entropy, joint entropy and mutual information
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1928年, George D. Birkhoff提出了著名的美学度量公式measure = order/complexity.但是order和complexity具体如何计算并没有给出。本文在Shannon信息论的基础上，提出了基于Shannon entropy和kolmogorov complexity的美学度量。作者认为他们“on a promising track with a sound theoretical basis, which not only extends but wil
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熵与条件熵，疑义度，噪声熵，互信息等计算程序熵与条件熵，疑义度，噪声熵，互信息等计算程序-Entropy and conditional entropy, equivocation, noise Entropy, mutual information, and procedures for Entropy and conditional entropy calculation, doubt, noise Entropy, mutual information calculation progra
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熵,联合熵,条件熵,平均互信息量的通用计算程序-Entropy, joint entropy, conditional entropy, average mutual information of the general-purpose computer program
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图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术，对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用。尽管对
这方面的研究已经展开多年，但目前的主要方法仍然存在不足之处，急需改进，以便更好的应用于临床实践。
本文主要针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开讨论和研究。在此基础上提出了相同重叠区域下的配准框架，在此框架下，将一些统计相似性配准算法统一为基于最小条件熵的图像配准算法。通常称为归一化互信息配准的方法。-Image registration in medical image processing
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ID3决策树算法的JAVA实现.详细的实现过程：熵值条件熵，节点选择等。-ID3 decision tree algorithm JAVA implementation. Detailed implementation process: entropy conditional entropy, the node selection.
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信息论中的熵、条件熵、联合熵在C语言中编程实现。-the entropy H(X)，the conditional entropy H(X|Y)，the joint entropy H(X,Y)
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求解熵求解信息熵，各种条件熵，联合熵求解熵求解 信息熵，各种条件熵，联合熵-Solving entropy solving information entropy, and various conditional entropy, joint entropy solving entropy solving information entropy, the various conditional entropy, joint entropy solution entropy solving inf
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读取lena图像，通过opencv计算lena图像的条件熵和联合熵-Read lena image, calculating lena image by opencv conditional entropy and joint entropy
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针对lena图像求取图像R,G，B三个通道的信息熵，条件熵等-Lena image strike image for R, G, B three channels of information entropy, conditional entropy, etc.
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随机产生信源概率空间和信道转移概率，计算熵，条件熵、联合熵、平均互信息，信道容量-Randomly generated source transition probability and probability space channel, calculate the entropy, conditional entropy, joint entropy, the average mutual information, channel capacity
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全部信息熵的计算，包括信息熵，条件信息熵以及信息增益。附带Andrew的信息增益教程-All information entropy calculations, including information entropy, conditional entropy and information gain. Andrew incidental information gain Tutorials
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conditional entropy, entropy, joint entropy, mutual information, relative entropy basic features are implemented in matlab approach
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