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二元期权交易骗局怎么规避

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16 用熵 (Entropy) 衡量資料的一致性 熵 ( 亂度 ), 可當作資訊量的凌亂程度 ( 不確定性 ) 指標, 當熵值愈大, 則代表資訊的凌亂程度愈高 範例 丟銅板若銅板是公平的, 則丟出正面與反面的機率是一樣的 ( 最凌亂 ) 若銅板是動過手腳的, 則丟出正面與反面的機率不會是一樣的 ( 愈不凌亂 ) 給定一組丟銅板後之資料集合 S, 該組資料的熵值計算公式為 Entropy(S)=-p + log 2 p + -p - log 2 p - Ex: 若丟了 14 次銅板, 出現了 9 個正面與 5 個反面 ( 記為 [9 +, 5 - ]), 則這個範例的熵為 : Entropy([9 +, 5 - ])= -(9/14)log 2 (9/14) (5/14) log 2 (5/14) = 0.94 若銅板丟出正面與反面的數量是一樣, 則熵為 1 ( 最凌亂 ) 若銅板是動過手腳的, 不論怎麼丟都只會出現正面 ( 或反面 ), 則熵為 0 ( 最不凌亂 ) 機器學習課程 ( 陳士杰 ) 16

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