Entropie et théorie de l'information

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Dans cours

DEMO: nostrud veniam proident

Fugiat elit proident ad ullamco ad veniam ullamco. Non non esse quis irure fugiat aute dolore adipisicing commodo aliquip aute consectetur nisi. Deserunt aute deserunt eu cupidatat pariatur consequat. Ullamco labore fugiat do voluptate excepteur quis aliqua pariatur. Eu excepteur consequat tempor ullamco irure ut labore qui proident cillum. Dolor aute eiusmod culpa non velit occaecat eiusmod consectetur enim nostrud proident occaecat.

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'entropie dans la théorie de l'information, expliquant comment il mesure la surprise et l'incertitude dans les variables aléatoires. Il plonge dans l'entropie discrète, l'entropie relative et l'inégalité de Jensen, présentant leurs applications dans la théorie du codage et la compression des données.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Séances de cours associées (29)

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_tr27yfv7

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Dans cours

DEMO: nostrud veniam proident

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Séances de cours associées (29)

Afficher plus

Entropie et compression de données: techniques de codage Huffman

Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.

Concepts d'entropie conditionnelle et de théorie de l'information

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans la théorie de l'information et la compression des données.

Information mutuelle et entropie

Explore l'information mutuelle et le calcul d'entropie entre les variables aléatoires.

Théorèmes de codage de source : modèles d'entropie et de source

Couvre les théorèmes de codage de source, l'entropie et divers modèles de source dans la théorie de l'information.

Variables aléatoires et concepts de la théorie de l'information

Introduit des variables aléatoires et leur signification dans la théorie de l'information, couvrant des concepts tels que la valeur attendue et l'entropie de Shannon.