?mutual information是指兩個(gè)隨機(jī)變量之間的信息共享程度。它衡量的是兩個(gè)隨機(jī)變量之間的相關(guān)性，即一個(gè)隨機(jī)變量中的信息對(duì)另一個(gè)隨機(jī)變量提供了多少信息。

怎么讀（音標(biāo)）

mutual information [?mju?t?u?l ??nf??me???n]

用法

mutual information通常用于信息論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，用于衡量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量之間的相關(guān)性。它可以幫助我們理解兩個(gè)變量之間的關(guān)系，并在數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建中起到重要作用。

例句1-5句且中英對(duì)照

1. The mutual information between two variables can be calculated using the formula: I(X;Y) = H(X) - H(X|Y), where H(X) and H(X|Y) represent the entropy of X and the conditional entropy of X given Y, respectively.

計(jì)算兩個(gè)變量之間的互信息可以使用公式：I(X;Y) = H(X) - H(X|Y)，其中H(X)和H(X|Y)分別表示X和在給定Y條件下X的熵。

2. Mutual information is often used in feature selection, where it helps to identify the most informative features for a given target variable.

互信息經(jīng)常被用于特征選擇，它可以幫助識(shí)別出對(duì)給定目標(biāo)變量最具有信息價(jià)值的特征。

3. In natural language processing, mutual information is used to measure the association between words in a text corpus, which can be helpful in tasks such as word sense disambiguation and text classification.

在自然語(yǔ)言處理中，互信息被用來(lái)衡量文本語(yǔ)料庫(kù)中單詞之間的關(guān)聯(lián)性，這對(duì)于諸如詞義消歧和文本分類等任務(wù)非常有幫助。

4. The mutual information between two variables can also be visualized using a scatter plot, where the points with high mutual information are clustered together.

兩個(gè)變量之間的互信息也可以通過(guò)散點(diǎn)圖來(lái)可視化，其中具有高互信息的點(diǎn)會(huì)聚集在一起。

5. Mutual information is closely related to other measures of dependence such as correlation coefficient and covariance, but it has some advantages over them in certain applications.

互信息與其他相關(guān)性度量如相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差密切相關(guān)，但在某些應(yīng)用中它比它們更具優(yōu)勢(shì)。

同義詞及用法

1. Information gain: 信息增益，一種衡量特征對(duì)目標(biāo)變量的重要性的方法，在決策樹(shù)算法中經(jīng)常使用。

2. Joint entropy: 聯(lián)合熵，兩個(gè)隨機(jī)變量共同攜帶的信息量。

3. Correlation coefficient: 相關(guān)系數(shù)，用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)弱的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

4. Covariance: 協(xié)方差，衡量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)性。

5. Mutual dependence: 互相依賴，指兩個(gè)變量之間相互影響、相互依賴的關(guān)系。

編輯總結(jié)

mutual information是一種衡量隨機(jī)變量之間相關(guān)性的重要指標(biāo)，在信息論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。它可以幫助我們理解數(shù)據(jù)中變量之間的關(guān)系，并在特征選擇、文本處理等任務(wù)中起到重要作用。除了以上提到的同義詞，還有一些其他相關(guān)概念，如條件熵、互信息率等，也值得進(jìn)一步了解。在使用時(shí)，需要注意選擇合適的公式和方法，并結(jié)合具體問(wèn)題來(lái)解讀結(jié)果。