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188宝金博页面版: 信息论与机器学习
内容提示： Information Theory for Machine LearningMassimiliano Tomassoli(reverse(5102mnhuik)@gmail.com)05/22/16Contents1 Introduction 2I The theory 32 Mean or Expected Value 33 Entropy 94 Entropy and Codes 94.1 Can we do better? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Logarithm and probabilities 126 Jensen’s Inequality 146.1 Convexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146.2 Def i nition and proof of Jensen’s Inequality . . . . . . . . . . . . . 157 Maximum Entropy 178 Spe...
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