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答案中的公式原理是香農(nóng)信息熵（Shannon Entropy），它可用來(lái)度量隨機(jī)變量的不確定性。香農(nóng)信息熵可以用來(lái)衡量任何一種系統(tǒng)的復(fù)雜性，從而預(yù)測(cè)其中的模式和預(yù)測(cè)性。它是通過(guò)計(jì)算系統(tǒng)的所有可能狀態(tài)，來(lái)衡量系統(tǒng)的不確定性的。其公式為： H(X)=-Σi=1Np(xi)logp(xi) 其中，H(X)是熵（entropy）的意思，p(xi)是每個(gè)隨機(jī)變量xi的概率，N是變量的總數(shù)，log是以2為底的對(duì)數(shù)函數(shù)。 應(yīng)用：香農(nóng)信息熵可以用于許多領(lǐng)域，例如機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，壓縮，生物信息學(xué)等。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它可以用來(lái)度量未知變量的熵，在壓縮領(lǐng)域，它可以度量壓縮的效率等。 拓展：此外，還可以使用復(fù)香農(nóng)熵（ Joint Entropy）來(lái)度量多個(gè)隨機(jī)變量之間的依賴(lài)性，其公式為： H(X,Y)=–Σi=1N Σj=1Mp(xi,yj)logp(xi,yj) 其中，H(X,Y)是復(fù)香農(nóng)熵，N和M分別表示X和Y的變量數(shù)，p(xi,yj)是X和Y的聯(lián)合概率。