01
什么是“信息熵”
香农提出“信息熵”的概念，解决了对信息的量化度量问题。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度：一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。
信息熵理解为一个随机变量出现的期望值；信息熵衡量了一个系统的复杂度，比如当我们想要比较两门课哪个更复杂，信息熵大的就说明那门课的信息量大，更加复杂。
02
信息熵计算公式
信息熵用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系
一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。概率大，出现机会多，不确定性小；反之不确定性就大。
03
机器学习中的信息熵
信息熵一个很重要的应用，就是做决策时根据熵来往下设置分枝(branch)。
04
相对熵
又称互熵，K-L 散度等。设 p(x) 和 q(x) 是X 取值的两个概率分布，则 p 对 q 的相对熵为：
在一定程度上，熵可以度量两个随机变量的距离。KL 散度是两个概率分布 P 和 Q 差别的非对称性的度量。KL 散度是用来度量使用基于 Q 的编码来编码来自 P 的样本平均所需的额外的位元数。
典型情况下，P 表示数据的真实分布，Q 表示数据的理论分布，模型分布，或 P 的近似分布。
05
问题
这些熵的含义，以及在数据挖掘中的应用，好像还不是很清楚，只是看到数学公式，但是难以真正理解把握。
后续还需要继续了解并更新本文。
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