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

ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಸ್ವರೂಪದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳು ಅಥವಾ ಕಮಾಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.

ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪ

ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ

ಕಮಾ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ

ಆವೃತ್ತಿ ವಿತರಣಾ

ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನೋಡಲು ಡೇಟಾ ನಮೂದಿಸಿ

📚

ದಸ್ತಾವೇಜನೆಯು

ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ - ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ನಮ್ಮ ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಬಳಸಿ ತಕ್ಷಣವೇ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ. ಈ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನವು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಬೀತಾದ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಏನು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಎಂದರೆ ಶ್ಯಾನನ್‌ನ ಗಣಿತೀಯ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನ. ನಮ್ಮ ಉಚಿತ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

ಡೇಟಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಘನತೆಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಅಳೆಯಿರಿ
ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ
ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ
ಅಂತರಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಎಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಇದು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೋಡ್ ಶ್ಯಾನನ್ 1948ರಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಿದೆ:

ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೇತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಸಂದೇಶ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಹೆಚ್ಚು ಊಹಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನಮೂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರ - ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಗಣಿತೀಯ ನೆಲೆ

ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಣಿತೀಯ ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವಿಭಜಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರವನ್ನು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸುವ ಕೇಂದ್ರ ಸಮೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ {x₁, x₂, ..., xₙ} ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ {p(x₁), p(x₂), ..., p(xₙ} ಇರುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರ X 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) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರ X ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ, ಬಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ (ಲಾಗ್ ಬೇಸ್ 2 ಬಳಸುವಾಗ)
p(xᵢ) ಮೌಲ್ಯ xᵢ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ
log₂ ಬೇಸ್ 2 ಯ ಲಾಗರಿತಮ್
X ಯ ಎಲ್ಲಾ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ

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

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯೂನಿಟ್‌ಗಳು

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಯೂನಿಟ್ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಾಗ ಬಳಸುವ ಲಾಗರಿತಮ್‌ನ ಬೇಸ್ನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ:

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

ನಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ 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 ವಿಭಜಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರಕ್ಕೆ, ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವಾಗ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಸಮಾನ ವಿತರಣಾ). $H(X)_{max} = \log_2(n)$
ಏಕೀಕರಣ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಚರಗಳು X ಮತ್ತು Y ಗೆ, ಸಂಯುಕ್ತ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಎಂಟ್ರೋಪಿಗಳ ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. $H(X,Y) = H(X) + H(Y)$
ಶರತ್ತುಗಳು ಎಂಟ್ರೋಪಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: Y ನೀಡಿದ X ಯ ಶರ್ತೀಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿ X ಯ ಎಂಟ್ರೋಪಿಯ ಸಮಾನ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ. $H(X|Y) \leq H(X)$

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು - ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಂತ ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ನಮ್ಮ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಬಳಸಲು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಗರಿಷ್ಠಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಅನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಈ ಸರಳ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ-ಗ್ರೇಡ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ:

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 ಕಮಾಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿತ ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ರೇಡಿಯೋ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿರಿ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ: ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು 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 ದಶಮಾಂಶ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿರಬಹುದು
ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿವೆ
ಇನ್ಪುಟ್ ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "1 2 3 4") ಅಥವಾ ಕಮಾಗಳಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "1,2,3,4") ವಿಭಜಿತವಾಗಿರಬಹುದು
ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಕಠಿಣ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು

ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

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

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

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು - ವಾಸ್ತವಿಕ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ

ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:

ಉದಾಹರಣೆ 1: ಸಮಾನ 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 ಸಾಧ್ಯವಾದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ, ಸಮಾನ ವಿತರಣೆಯು ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 2: ತಿರುಗಿದ ವಿತರಣಾ

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

ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ವಿತರಣಾ:

ಮೌಲ್ಯ 1: 3 ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು (ಭಾಗಶಃ = 3/5 = 0.6)
ಮೌಲ್ಯ 2: 1 ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಭಾಗಶಃ = 1/5 = 0.2)
ಮೌಲ್ಯ 3: 1 ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಭಾಗಶಃ = 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 ಸಾಧ್ಯವಾದ ಎಂಟ್ರೋಪಿ (log₂(3) ≈ 1.585 bits) ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ, ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ 3: ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲ

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

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವು 1 ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದೆ.

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.

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು - ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ

ನಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಶ್ಯಾನನ್ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಸೂತ್ರ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಜನಪ್ರಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಟ್ರೋಪಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ತಯಾರಾಗಿರುವ ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

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

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class EntropyCalculator {
    public static double calculateEntropy(double[] data) {
        if (data == null || data.length == 0) return 0;
        
        // Count occurrences of each value
        Map<Double, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (double value : data) {
            counts.put(value, counts.getOrDefault(value, 0) + 1);
        }
        
        // Calculate probabilities and entropy
        double totalCount = data.length;
        double entropy = 0;
        
        for (int count : counts.values()) {
            double probability = count / totalCount;
            entropy -= probability * (Math.log(probability) / Math.log(2));
        }
        
        return entropy;
    }
    
    public static void main(String[]

🔗

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