ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಳೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸರಳ ಸಾಧನ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ನಮೂದಿಸಿ

ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಸ್ವರೂಪದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಮಾಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.

ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪ

ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ

ಕಾಮಾ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ

ಆವೃತ್ತಿ ವಿತರಣಾ

ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನೋಡಲು ಡೇಟಾ ನಮೂದಿಸಿ

📚

ದಸ್ತಾವೇಜನೆಯು

ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಎಂದರೆ ಏನು?

ಒಂದು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಎಂದರೆ ಶ್ಯಾನನ್‌ನ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಘನತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತಕ್ಷಣವೇ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಎಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೋಡ್ ಶ್ಯಾನನ್ 1948 ರಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಿದೆ. ಈ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ತಕ್ಷಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರವಾದ ಹಂತ ಹಂತದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವದಲ್ಲಿ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸಂದೇಶ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರೀಕ್ಷಿತತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನಮೂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ

ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರವು ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವದ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. {x₁, x₂, ..., xₙ} ಎಂಬ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ X ಎಂಬ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ {p(x₁), p(x₂), ..., p(xₙ)} ಗೆ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ H(X) ಅನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

$H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_2 p(x_i)$

ಇಲ್ಲಿ:

H(X) ಎಂದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರ X ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ, ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ (ಲಾಗ್ ಬೇಸ್ 2 ಬಳಸುವಾಗ)
p(xᵢ) ಎಂದರೆ xᵢ ಮೌಲ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯತೆ
log₂ ಎಂದರೆ 2 ನೊಂದಿಗೆ ಲಾಗರಿಥಮ್
ಈ ಮೊತ್ತವು X ಯ ಎಲ್ಲಾ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಮೌಲ್ಯವು ಯಾವಾಗಲೂ ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲ, H(X) = 0 ಎಂಬುದು ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲದಾಗ (ಅಂದರೆ, ಒಂದು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆ 1 ಇದೆ, ಮತ್ತು ಇತರ ಎಲ್ಲಾ 0 ಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೊಂದಿವೆ) ಮಾತ್ರ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯೂನಿಟ್‌ಗಳು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯೂನಿಟ್ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಲಾಗರಿಥಮ್‌ನ ಬೇಸ್ನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ:

ಲಾಗ್ ಬೇಸ್ 2 ಬಳಸುವಾಗ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ)
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಲಾಗರಿಥಮ್ (ಬೇಸ್ e) ಬಳಸುವಾಗ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ ನಾಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
ಲಾಗ್ ಬೇಸ್ 10 ಬಳಸುವಾಗ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹಾರ್ಟ್‌ಲೀಸ್ ಅಥವಾ ಡಿಟ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ

ನಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಡಿಫಾಲ್ಟ್‌ನಂತೆ ಲಾಗ್ ಬೇಸ್ 2 ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು

ಋಣಾತ್ಮಕತೆಯ ಕೊರತೆಯು: ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಶೂನ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. $H(X) \geq 0$
ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ: n ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರಕ್ಕೆ, ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿರುವಾಗ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಯುನಿಫಾರ್ಮ್ ವಿತರಣಾ). $H(X)_{max} = \log_2(n)$
ಏಕೀಕರಣ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರಗಳು X ಮತ್ತು Y ಗೆ, ಸಂಯುಕ್ತ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗಳ ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. $H(X,Y) = H(X) + H(Y)$
ಶರತ್ತು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: Y ನೀಡಿದ X ಯ ಶರ್ತೀಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ X ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. $H(X|Y) \leq H(X)$

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು - ಹಂತ ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ನಮ್ಮ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಆಗಿರಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಅನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಈ ಸರಳ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ನಮೂದಿಸಿ: ಪಠ್ಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳು ಅಥವಾ ಕಮಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಭಜಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿತ ಅಥವಾ ಕಮಾ ಮೂಲಕ ವಿಭಜಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ರೇಡಿಯೋ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಿ: ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ವಿವರವಾದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ವಿತರಣಾ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.
ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ವಿತರಣಾ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಿ: ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಸಲು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಕಲಿಸಲು ನಕಲು ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿರಿ.

ಇನ್ಪುಟ್ ಅಗತ್ಯಗಳು

ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ
ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ದಶಮಲವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿರಬಹುದು
ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿವೆ
ಇನ್ಪುಟ್ ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "1 2 3 4") ಅಥವಾ ಕಮಾ ಮೂಲಕ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "1,2,3,4") ವಿಭಜಿತವಾಗಿರಬಹುದು
ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಕಠಿಣ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಮೌಲ್ಯವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟ್ರೋಪಿ (log₂(n) ಗೆ ಹತ್ತಿರ, ಅಲ್ಲಿ n ಎಂದರೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು): ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಅಥವಾ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಎಂಟ್ರೋಪಿ (0 ಗೆ ಹತ್ತಿರ): ಕಡಿಮೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯು ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕಡೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿರುಗಿದೆ.
ಶೂನ್ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ: ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಾಗಿರುವಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹಂತ ಹಂತದ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಏನು ಅರ್ಥವಂತವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:

ಉದಾಹರಣೆ 1: ಯುನಿಫಾರ್ಮ್ ವಿತರಣಾ

ನಾಲ್ಕು ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: [1, 2, 3, 4]

ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯವು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಮ್ಮೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯತೆ 0.25.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times \log_2(0.25))$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times (-2))$ $H(X) = 2 \text{ bits}$

ಇದು 4 ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿತರಣೆಯ ಗರಿಷ್ಠ ಸಾಧ್ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ, ಸಮಾನ ವಿತರಣೆಯು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 2: ತಿರುಗಿದ ವಿತರಣಾ

ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: [1, 1, 1, 2, 3]

ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ವಿತರಣಾ:

ಮೌಲ್ಯ 1: 3 ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು (ಸಂಭವನೀಯತೆ = 3/5 = 0.6)
ಮೌಲ್ಯ 2: 1 ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಸಂಭವನೀಯತೆ = 1/5 = 0.2)
ಮೌಲ್ಯ 3: 1 ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಸಂಭವನೀಯತೆ = 1/5 = 0.2)

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(0.6 \times \log_2(0.6) + 0.2 \times \log_2(0.2) + 0.2 \times \log_2(0.2))$ $H(X) = -(0.6 \times (-0.737) + 0.2 \times (-2.322) + 0.2 \times (-2.322))$ $H(X) = -((-0.442) + (-0.464) + (-0.464))$ $H(X) = 1.371 \text{ bits}$

ಈ ಎಂಟ್ರೋಪಿ 3 ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಾಧ್ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ (log₂(3) ≈ 1.585 bits) ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ, ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ತಿರುಗಾಟವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 3: ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲ

ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಾಗಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: [5, 5, 5, 5, 5]

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವು 1 ಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೊಂದಿದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(1 \times \log_2(1))$ $H(X) = -(1 \times 0)$ $H(X) = 0 \text{ bits}$

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಶೂನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಇಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಣೆಗಳಿವೆ:

1import numpy as np
2from collections import Counter
3
4def calculate_entropy(data):
5    """Calculate the Shannon entropy of a dataset in bits."""
6    if not data:
7        return 0
8    
9    # Count occurrences of each value
10    counter = Counter(data)
11    frequencies = np.array(list(counter.values()))
12    probabilities = frequencies / len(data)
13    
14    # Calculate entropy (handling 0 probabilities)
15    non_zero_probs = probabilities[probabilities > 0]
16    entropy = -np.sum(non_zero_probs * np.log2(non_zero_probs))
17    
18    return entropy
19
20# Example usage
21data = [1, 2, 3, 1, 2, 1]
22entropy = calculate_entropy(data)
23print(f"Entropy: {entropy:.4f} bits")
24

1function calculateEntropy(data) {
2  if (!data || data.length === 0) return 0;
3  
4  // Count occurrences of each value
5  const counts = {};
6  data.forEach(value => {
7    counts[value] = (counts[value] || 0) + 1;
8  });
9  
10  // Calculate probabilities and entropy
11  const totalCount = data.length;
12  let entropy = 0;
13  
14  Object.values(counts).forEach(count => {
15    const probability = count / totalCount;
16    entropy -= probability * Math.log2(probability);
17  });
18  
19  return entropy;
20}
21
22// Example usage
23const data = [1, 2, 3, 1, 2, 1];
24const entropy = calculateEntropy(data);
25console.log(`Entropy: ${entropy.toFixed(4)} bits`);
26

1import java.util.HashMap;
2import java.util.Map;
3
4public class EntropyCalculator {
5    public static double calculateEntropy(double[] data) {
6        if (data == null || data.length == 0) return 0;
7        
8        // Count occurrences of each value
9        Map<Double, Integer> counts = new HashMap<>();
10        for (double value : data) {
11            counts.put(value, counts.getOrDefault(value, 0) + 1);
12        }
13        
14        // Calculate probabilities and entropy
15        double totalCount = data.length;
16        double entropy = 0;
17        
18        for (int count : counts.values()) {
19            double probability = count / totalCount;
20            entropy -= probability * (Math.log(probability) / Math.log(2));
21        }
22        
23        return entropy;
24    }
25    
26    public static void main(String[] args) {
27        double[] data = {1, 2, 3, 1, 2, 1};
28        double entropy = calculateEntropy(data);
29        System.out.printf("Entropy: %.4f bits%n", entropy);
30    }
31}
32

1Function CalculateEntropy(rng As Range) As Double
2    Dim dict As Object
3    Dim cell As Range
4    Dim totalCount As Long
5    Dim probability As Double
6    Dim entropy As Double
7    
8    ' Create dictionary to count occurrences
9    Set dict = CreateObject("Scripting.Dictionary")
10    
11    ' Count values
12    totalCount = 0
13    For Each cell In rng
14        If Not IsEmpty(cell) Then
15            If dict.Exists(cell.Value) Then
16                dict(cell.Value) = dict(cell.Value) + 1
17            Else
18                dict(cell.Value) = 1
19            End If
20            totalCount = totalCount + 1
21        End If
22    Next cell
23    
24    ' Calculate entropy
25    entropy = 0
26    For Each key In dict.Keys
27        probability = dict(key) / totalCount
28        entropy = entropy - probability * Log(probability) / Log(2)
29    Next key
30    
31    CalculateEntropy = entropy
32End Function
33
34' Usage in Excel: =CalculateEntropy(A1:A10)
35

calculate_entropy <- function(data) {
  if (length(data) == 0) return(0)
  
  # Count occurrences
  counts <- table(data)
  
  # Calculate probabilities
  probabilities <- counts / length(data)
  
  # Calculate entropy
  entropy <- -sum(probabilities *

💬

ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

💬

ಈ ಟೂಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಟೋಸ್ಟ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

🔗

ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಕರಣಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ

ಕಂಪೋಸ್ಟ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ನಿಮ್ಮ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಜೈವಿಕ ವಸ್ತು ಮಿಶ್ರಣ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ

ಈ ಟೂಲ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ

ಉಚಿತ ನರ್ಸ್‌ಟ್ ಸಮೀಕರಣ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪೋಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಈ ಟೂಲ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ

ಸಿಕ್ಸ್ ಸಿಗ್ಮಾ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ಈ ಟೂಲ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ

ಗಾಮಾ ವಿತರಣಾ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಧನ

ಈ ಟೂಲ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ಆವೃತ್ತಿ ವಿತರಣಾ

ದಸ್ತಾವೇಜನೆಯು

ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಎಂದರೆ ಏನು?

ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯೂನಿಟ್‌ಗಳು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು - ಹಂತ ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಇನ್ಪುಟ್ ಅಗತ್ಯಗಳು

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹಂತ ಹಂತದ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ

ಉದಾಹರಣೆ 1: ಯುನಿಫಾರ್ಮ್ ವಿತರಣಾ

ಉದಾಹರಣೆ 2: ತಿರುಗಿದ ವಿತರಣಾ

ಉದಾಹರಣೆ 3: ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಕರಣಗಳು

ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಿನೆಟಿಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯೀಕರಣ ಶಕ್ತಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ಐಯೋನಿಕ್ ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಶಕ್ತಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ಥರ್ಮೋಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಗಿಬ್ಸ್ ಉಚಿತ ಶಕ್ತಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ಸೇವಾ ಅಪ್‌ಟೈಮ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ಆಧಾರಿತ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಲಾಪ್ಲಾಸ್ ವಿತರಣಾ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ

ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಟಮ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್

ಕಂಪೋಸ್ಟ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ನಿಮ್ಮ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಜೈವಿಕ ವಸ್ತು ಮಿಶ್ರಣ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ

ಉಚಿತ ನರ್ಸ್‌ಟ್ ಸಮೀಕರಣ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪೋಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಸಿಕ್ಸ್ ಸಿಗ್ಮಾ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ

ಗಾಮಾ ವಿತರಣಾ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಧನ