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答案中的公式原理是香農(nóng)信息熵（Shannon Entropy），它可用來度量隨機變量的不確定性。香農(nóng)信息熵可以用來衡量任何一種系統(tǒng)的復雜性，從而預測其中的模式和預測性。它是通過計算系統(tǒng)的所有可能狀態(tài)，來衡量系統(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)是每個隨機變量xi的概率，N是變量的總數(shù)，log是以2為底的對數(shù)函數(shù)。 應用：香農(nóng)信息熵可以用于許多領域，例如機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，壓縮，生物信息學等。在機器學習中，它可以用來度量未知變量的熵，在壓縮領域，它可以度量壓縮的效率等。 拓展：此外，還可以使用復香農(nóng)熵（ Joint Entropy）來度量多個隨機變量之間的依賴性，其公式為： H(X,Y)=–Σi=1N Σj=1Mp(xi,yj)logp(xi,yj) 其中，H(X,Y)是復香農(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。