在学习AdaBoost之前，建议了解的预备知识，包括概率论（用于公式推导）、信息的基础知识，有利于理解算法思路的来龙去脉。此处附上原博客地址：https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53463567
一.什么是熵
Ⅰ.信息量
首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢?
我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,因为反正这件事情会发生,因此可以认为我们没有接收到信息.但是要是一件平时觉得不可能发生的事情发生了,那么我们接收到的信息要大得多.因此,我们对于信息内容的度量就将依赖于概率分布p(x).
因此,我们想要寻找一个函数h(x)来表示信息的多少且是关于概率分布的单调函数.我们定义:
标签：分布,信息量,互信息,概率分布,相对,公式,随机变量 来源： https://blog.csdn.net/ya0017230/article/details/89423784
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