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Compression des données : Définition de l'entropie
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Entropie et compression I
Explore la théorie de l'entropie, la compression sans perte, et l'efficacité de l'algorithme Shannon-Fano dans la compression des données.
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.
Techniques d'entropie conditionnelle et de compression de données
Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans les techniques de compression de données.
Compression de données et théorème de Shannon: Exemple de calcul d'entropie
Démontre le calcul de l'entropie pour un exemple spécifique, résultant en une valeur d'entropie de 2,69.
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.
Compression: Codes sans préfixe
Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.
Compression des données et Algorithme Shannon-Fano
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.
Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information
Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.
Entropie et algorithmes : Applications au tri et à la pesée
Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.
