熵是隨機(jī)變量不確定性的度量，不確定性越大，熵值越大，若隨機(jī)變量退化成定值，熵為0，均勻分布是最不確定的分布。熵其實(shí)定義了一個(gè)函數(shù)(概率分布函數(shù))到一個(gè)值(信息熵)的映射。
熵的定義公式如下：
在經(jīng)典熵的定義中，底數(shù)是2，此時(shí)熵的單位是bit，若底數(shù)是e，則熵的單位是nat(奈特)
兩個(gè)隨機(jī)變量X, Y的聯(lián)合分布，可以形成聯(lián)合熵Joint Entropy，用H(X,Y)表示，那么我們不禁要問(wèn)：H(X,Y) - H(Y)代表什么呢？
事實(shí)上，(X,Y)發(fā)生所包含的熵，減去Y單獨(dú)發(fā)生包含的熵，在Y發(fā)生的前提下，X發(fā)生的新帶來(lái)的熵。于是有了條件熵：H(X|Y)的定義
下面是條件熵的推導(dǎo)公式：
相對(duì)熵，又稱為互熵，交叉熵，鑒別信息，KL散度，假設(shè)p(x), q(x)是X中取值的兩個(gè)概率分布，則p對(duì)q的相對(duì)熵是：
對(duì)于相對(duì)熵，可以度量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量的距離，一般的p對(duì)q的相對(duì)熵和q對(duì)p的相對(duì)熵不相等。
對(duì)于已知的隨機(jī)變量p，要使得相對(duì)簡(jiǎn)單的隨機(jī)變量q，盡量接近p，那么我們可以采用相對(duì)熵進(jìn)行求解：
假定使用KL(Q||P)，為了讓距離最小，則要求在P為0的地方，Q盡量為0。會(huì)得到比較“窄”的分布曲線；
假定使用KL(P||Q)，為了讓距離最小，則要求在P不為0的地方，Q也盡量不為0。會(huì)得到比較“寬”的分布曲線；
互信息
兩個(gè)隨機(jī)變量X，Y的互信息，定義為X，Y的聯(lián)合分布和獨(dú)立分布乘積的相對(duì)熵。
對(duì)于互信息，我們可以有如下的推導(dǎo)公式：
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