Entropie et algorithmes

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Démonstration des propriétés de compression et d'entropie des données

Couvre les propriétés de l'entropie et démontre leur application dans la compression des données.

Compression de données et théorème de Shannon: Compression de perte

Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.

Compression des données et entropie : bases et introduction

Introduit la compression des données, l'entropie, et l'importance de réduire la redondance dans les données.

Compression des données et Théorème de Shannon : Démonstration du Théorème de Shannon

Couvre la démonstration du théorème de Shannon, en se concentrant sur la compression des données.

Compression des données et théorème de Shannon: Codage Shannon-Fano

Explore le codage Shannon-Fano pour une compression efficace des données et sa comparaison avec le codage Huffman.

Compression des données et entropie : Conclusion

Couvre la définition de l'entropie, l'algorithme de Shannon-Fano et les sujets à venir.

Compression des données et résumé du théorème de Shannon

Résumé du théorème de Shannon, soulignant l'importance de l'entropie dans la compression des données.

Théorie de l'information : examen et information mutuelle

Examine les mesures d'information comme l'entropie et introduit l'information mutuelle comme mesure de l'information entre les variables aléatoires.

Le théorème de Shannon

Introduit le théorème de Shannon sur les codes binaires, l'entropie et les limites de compression des données.