英语

mutual information是指两个随机变量之间的信息共享程度。它衡量的是两个随机变量之间的相关性，即一个随机变量中的信息对另一个随机变量提供了多少信息。

怎么读（音标）

mutual information [ˈmjuːtʃuəl ˌɪnfəˈmeɪʃən]

用法

mutual information通常用于信息论、统计学和机器学习领域，用于衡量两个随机变量之间的相关性。它可以帮助我们理解两个变量之间的关系，并在数据分析和模型构建中起到重要作用。

例句1-5句且中英对照

1. The mutual information between two variables can be calculated using the formula: I(X;Y) = H(X) - H(X|Y), where H(X) and H(X|Y) represent the entropy of X and the conditional entropy of X given Y, respectively.

计算两个变量之间的互信息可以使用公式：I(X;Y) = H(X) - H(X|Y)，其中H(X)和H(X|Y)分别表示X和在给定Y条件下X的熵。

2. Mutual information is often used in feature selection, where it helps to identify the most informative features for a given target variable.

互信息经常被用于特征选择，它可以帮助识别出对给定目标变量最具有信息价值的特征。

3. In natural language processing, mutual information is used to measure the association between words in a text corpus, which can be helpful in tasks such as word sense disambiguation and text classification.

在自然语言处理中，互信息被用来衡量文本语料库中单词之间的关联性，这对于诸如词义消歧和文本分类等任务非常有帮助。

4. The mutual information between two variables can also be visualized using a scatter plot, where the points with high mutual information are clustered together.

两个变量之间的互信息也可以通过散点图来可视化，其中具有高互信息的点会聚集在一起。

5. Mutual information is closely related to other measures of dependence such as correlation coefficient and covariance, but it has some advantages over them in certain applications.

互信息与其他相关性度量如相关系数和协方差密切相关，但在某些应用中它比它们更具优势。

同义词及用法

1. Information gain: 信息增益，一种衡量特征对目标变量的重要性的方法，在决策树算法中经常使用。

2. Joint entropy: 联合熵，两个随机变量共同携带的信息量。

3. Correlation coefficient: 相关系数，用于衡量两个变量之间线性关系强弱的统计指标。

4. Covariance: 协方差，衡量两个随机变量之间的线性相关性。

5. Mutual dependence: 互相依赖，指两个变量之间相互影响、相互依赖的关系。

编辑总结

mutual information是一种衡量随机变量之间相关性的重要指标，在信息论、统计学和机器学习领域有着广泛的应用。它可以帮助我们理解数据中变量之间的关系，并在特征选择、文本处理等任务中起到重要作用。除了以上提到的同义词，还有一些其他相关概念，如条件熵、互信息率等，也值得进一步了解。在使用时，需要注意选择合适的公式和方法，并结合具体问题来解读结果。