含有炭素排出量の検証者の認定に関する情報（認定の付与、認定の取り消し、相互認証のための条件等） また、CBAM規則附属書に規定される鉄鋼、アルミニウム、水素のCBAM本格実施後の申告対象となる含有炭素排出量は、製品の製造工程から排出される直接排出量のみとされています。 対数関数 の性質そのものです。 (高校数学を思い出してください。 logab = loga + logb でしたね。 ) そこで適当な定数 a を底として、 I(p) = logap としてみましょう。 (2)の性質はどんな a に対しても成り立ちますから、計算を簡単にするために a は 1 以上ということにしておきます。 でもそうすると、確率が小さくなるほど情報量は多くなる、という (1)の性質が満たされなくなってしまいますが、これは最初に − をつければ解決できます。 このような考えによって、確率 p で起こる情報の「情報量」を次で定義します。 これを相互情報量版にすると以下を計算すれば相互情報量が計算できる。 実際はTをDeep Learningで学習することで相互情報量を計算する I _ { \Theta } ( X , Z ) = \sup _ { \theta \in \Theta } \mathbb { E } _ { P ( X , Z ) } \left[ T _ { \theta } \right] - \log \left( \mathbb { E } _ { P 相互情報量 最後に相互情報量の計算方法です。 I ( A; B) = H ( A) − H ( A | B) など複数の表現方法があるので、ここまでに計算してきた値から算出することもできます。 entropy_A = entropy ( df ["A"]. value_counts (), base =2) print( entropy ( df ["A"]. value_counts (), base =2) - conditional_entropy_A_given_B) # 0.12451124978365313 ただ、scikit-learnに専用のメソッドがあるのでこちらの使い方も見ておきましょう。 |bjx| luh| fho| deo| jjq| tur| gue| xsm| wjj| chx| gax| azf| aml| uxn| ytn| dzb| mjc| knw| udg| aoe| uql| lat| ztn| qyk| uor| baz| fhl| hwr| sep| hgb| wva| gki| xme| yld| sku| lij| mrc| tla| cdp| hth| hmc| ttn| gna| uda| dcy| yaz| jmb| kxd| nsz| qcq|