ਮੁਫਤ ਆਨਲਾਈਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ - ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ

ਸਾਡੇ ਮੁਫਤ ਆਨਲਾਈਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਬੇਹਤਰੀਨ, ਜੋ ਸੈਕੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਇੱਕ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ੈਨਨ ਦੇ ਗਣਿਤ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮੁਫਤ ਆਨਲਾਈਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਘਣਤਾ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮਾਪੋ
• ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੰਡਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ
• ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਖੇੜੇ ਨਾਲ
• ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਚਾਰਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ

ਐਂਟਰੋਪੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ 1948 ਵਿੱਚ ਕਲੌਡ ਸ਼ੈਨਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਮੈਟਰਿਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ:

• ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਲਗੋਰਿਦਮ
• ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
• ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
• ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹੇ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। ਉੱਚੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਵੱਡੀ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਨਿਊਂਦੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਵੱਧ ਪੇਸ਼ਬੀਨੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਮੁੱਲ ਦਰਜ ਕਰਕੇ ਇਸ ਅਹਿਮ ਮੈਟਰਿਕ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਫਾਰਮੂਲਾ - ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਲਈ ਗਣਿਤੀਕ ਆਧਾਰ

ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਫਾਰਮੂਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਗਣਿਤੀਕ ਆਧਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਚਲਣ ਵਾਲੇ ਚਰ ਨੂੰ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਮੁੱਖ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਚਲਣ ਵਾਲੇ X ਲਈ ਜਿਸਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲ {x₁, x₂, ..., xₙ} ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ {p(x₁), p(x₂), ..., p(xₙ)} ਹਨ, ਐਂਟਰੋਪੀ H(X) ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

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

ਜਿੱਥੇ:

• H(X) ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਚਲਣ ਵਾਲੇ X ਦੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜਦੋਂ ਲੌਗ ਬੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ)
• p(xᵢ) ਮੁੱਲ xᵢ ਦੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ
• log₂ ਬੇਸ 2 ਨਾਲ ਲੌਗਾਰਿਦਮ ਹੈ
• ਜੋੜ X ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਗੈਰ-ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, H(X) = 0 ਸਿਰਫ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ (ਜਾਂ, ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 1 ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਹੋਰ 0 ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ)।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੇ ਯੂਨਿਟ

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਯੂਨਿਟ ਉਸ ਲੌਗਾਰਿਦਮ ਦੇ ਬੇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

• ਜਦੋਂ ਲੌਗ ਬੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਹੈ)
• ਜਦੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਲੌਗਾਰਿਦਮ (ਬੇਸ e) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਨੈਟਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
• ਜਦੋਂ ਲੌਗ ਬੇਸ 10 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਹਾਰਟਲੀਜ਼ ਜਾਂ ਡਿਟਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਸਾਡਾ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਡਿਫਾਲਟ ਵਜੋਂ ਲੌਗ ਬੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਐਂਟਰੋਪੀ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੇ ਗੁਣ

1. ਗੈਰ-ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ: ਐਂਟਰੋਪੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜ਼ੀਰੋ ਜਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। $H(X) \geq 0$

2. ਅਧਿਕਤਮ ਮੁੱਲ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਚਲਣ ਵਾਲੇ ਲਈ ਜਿਸਦੇ n ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲ ਹਨ, ਐਂਟਰੋਪੀ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵੱਧਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਾਰੇ ਨਤੀਜੇ ਬਰਾਬਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਵੰਡ)। $H(X)_{max} = \log_2(n)$

3. ਜੋੜਨਯੋਗਤਾ: ਅਜ਼ਾਦ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਚਲਣ ਵਾਲੇ X ਅਤੇ Y ਲਈ, ਸਾਂਝੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ। $H(X,Y) = H(X) + H(Y)$

4. ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਂਟਰੋਪੀ ਘਟਦੀ ਹੈ: Y ਦੇ ਦਿੱਤੇ X ਦੀ ਸ਼ਰਤੀ ਐਂਟਰੋਪੀ X ਦੀ ਐਂਟਰੋਪੀ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। $H(X|Y) \leq H(X)$

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ - ਪੂਰਾ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ

ਸਾਡਾ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਅਤੇ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਸ਼ੈਨਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ-ਗ੍ਰੇਡ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:

1. ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਦਰਜ ਕਰੋ: ਆਪਣੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਜਾਂ ਕਾਮਾ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

2. ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਚੁਣੋ: ਰੇਡੀਓ ਬਟਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚੁਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਾਮਾ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।

3. ਨਤੀਜੇ ਵੇਖੋ: ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਆਪਣੇ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

4. ਗਣਨਾ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਗਣਨਾ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਂਟਰੋਪੀ ਕਿਵੇਂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

5. ਡੇਟਾ ਵੰਡਨ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ: ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਵੰਡਨ ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।

6. ਨਤੀਜੇ ਕਾਪੀ ਕਰੋ: ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਪੀ ਬਟਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਇਨਪੁਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ

• ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਸਿਰਫ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਮੁੱਲ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਜਾਂ ਦਸ਼ਮਲਵ ਨੰਬਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ
• ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੰਬਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• ਇਨਪੁਟ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ "1 2 3 4") ਜਾਂ ਕਾਮਾ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ "1,2,3,4")
• ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਕੋਈ ਸਖਤ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਉੱਚੀ ਐਂਟਰੋਪੀ (log₂(n) ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਿੱਥੇ n ਵਿਲੱਖਣ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ): ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਉੱਚੀ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਜਾਂ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੰਡਨ ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ।
• ਨਿਊਂਦੀ ਐਂਟਰੋਪੀ (0 ਦੇ ਨੇੜੇ): ਘੱਟ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਜਾਂ ਉੱਚ ਪੇਸ਼ਬੀਨੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੰਡਨ ਕੁਝ ਮੁੱਲਾਂ ਵੱਲ ਬਹੁਤ ਝੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
• ਜ਼ੀਰੋ ਐਂਟਰੋਪੀ: ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਉਦਾਹਰਣ - ਵਾਸਤਵਿਕ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਆਓ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ ਜੋ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਵੰਡਨਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:

ਉਦਾਹਰਣ 1: ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਵੰਡਨ

ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਬਰਾਬਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਮੁੱਲ ਹਨ: [1, 2, 3, 4]

ਹਰ ਮੁੱਲ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਮੁੱਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 0.25 ਹੈ।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times \log_2(0.25))$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times (-2))$ $H(X) = 2 \text{ ਬਿੱਟ}$

ਇਹ 4 ਵਿਲੱਖਣ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੀ ਵੰਡਨ ਲਈ ਸੰਭਵਤਮ ਐਂਟਰੋਪੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਵੰਡਨ ਐਂਟਰੋਪੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ 2: ਝੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਵੰਡਨ

ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ: [1, 1, 1, 2, 3]

ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਵੰਡਨ:

• ਮੁੱਲ 1: 3 ਵਾਰੀ (ਸੰਭਾਵਨਾ = 3/5 = 0.6)
• ਮੁੱਲ 2: 1 ਵਾਰੀ (ਸੰਭਾਵਨਾ = 1/5 = 0.2)
• ਮੁੱਲ 3: 1 ਵਾਰੀ (ਸੰਭਾਵਨਾ = 1/5 = 0.2)

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(0.6 \times \log_2(0.6) + 0.2 \times \log_2(0.2) + 0.2 \times \log_2(0.2))$ $H(X) = -(0.6 \times (-0.737) + 0.2 \times (-2.322) + 0.2 \times (-2.322))$ $H(X) = -((-0.442) + (-0.464) + (-0.464))$ $H(X) = 1.371 \text{ ਬਿੱਟ}$

ਇਹ ਐਂਟਰੋਪੀ 3 ਵਿਲੱਖਣ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਸੰਭਵਤਮ ਐਂਟਰੋਪੀ (log₂(3) ≈ 1.585 ਬਿੱਟ) ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਜੋ ਵੰਡਨ ਵਿੱਚ ਝੁਕਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ 3: ਕੋਈ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ

ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ: [5, 5, 5, 5, 5]

ਇੱਕ ਹੀ ਵਿਲੱਖਣ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 1 ਹੈ।

ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(1 \times \log_2(1))$ $H(X) = -(1 \times 0)$ $H(X) = 0 \text{ ਬਿੱਟ}$

ਐਂਟਰੋਪੀ ਜ਼ੀਰੋ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਣ - ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰੋਪੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਤਿਆਰ-ਤੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਣ ਸਾਡੇ ਆਨਲਾਈਨ ਕੈਲਕ