Как рассчитать взаимную информацию?

Я немного смущен. Может ли кто-нибудь объяснить мне, как рассчитать взаимную информацию между двумя терминами на основе матрицы терминов-документов с использованием двоичных терминов в виде весов?

\begin{matrix} ^{'} W h y^{'} & ^{'} H o w^{'} & ^{'} W h e n^{'} & ^{'} W h e r e^{'} \\ D o c u m e n t 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ D o c u m e n t 2 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ D o c u m e n t 3 & 1 & 1 & 1 & 0 \end{matrix}

$\begin{matrix} & 'Why' & 'How' & 'When' & 'Where' \\ Document1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ Document2 & 1 & 0 & 1 & 0 \\ Document3 & 1 & 1 & 1 & 0 \end{matrix}$

I (X; Y) = \sum_{y \in Y} \sum_{x \in X} p (x, y) \log (\frac{p (x, y)}{p (x) p (y)})

$I(X;Y)= \sum_{y \in Y} \sum_{x \in X} p(x,y) \log\left(\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)} \right)$

Спасибо

python information-theory mutual-information numpy pandas user18075
источник

Что такое

X

$X$

Y

$Y$

Дилип Сарватэ

X и Y являются терминами. X может быть «почему», а Y может быть «как».

user18075 29.12.12

Ответы:

I (X, Y) = H (X) + H (Y) - H (X, Y) .

$I(X,Y) = H(X)+H(Y)-H(X,Y).$

Зоран
источник

H (X)

$H(X)$

H (Y)

$H(Y)$

H (X, Y)

$H(X,Y)$

p (x, y), p (x)

$p(x,y), p(x)$

p (y)

$p(y)$

формулы эквивалентны, за исключением того, что последние могут быть более понятными на первый взгляд.

Зоран