Joint Entropy Calculations
La entropía conjunta mide la cantidad de incertidumbre combinada entre dos variables aleatorias en un sistema.
En el contexto del machine learning, se utiliza para evaluar las relaciones de dependencia o independencia entre variables.
Matemáticamente, se calcula mediante la suma ponderada de la probabilidad de ocurrencia conjunta y el logaritmo inverso de dicha probabilidad.
Su aplicación es fundamental en tareas como el análisis de datos, la selección de características y el procesamiento de señales.
Al entender cómo las variables interactúan entre sí, se pueden diseñar modelos más precisos y eficaces.
La entropía conjunta también es clave para métodos avanzados como la codificación de información y el aprendizaje no supervisado.