大牛解释
- 选用log的原因
一条信息的可能性数量随着位数的增加是指数的。如果用二进制bit表示，1bit有2个状态，2bit有4个状态，Nbit有2^N个可能状态。可能性的数量随指数上升，指数那么变回线性的形式就是log咯~ - log的底
至于对数的底是e还是2无所谓，只是一个比例因子而已。 - segmma
一条信息是log，N条信息就是Nlog咯。 - 负号
最后，熵表示混乱度，考虑到符合物理意义理解的话，加上负号。
最后就是形如-segmma(p*log(p))
个人理解
信息熵代表编码长度，编码越长，信息量越大，信息熵也就越大。所以有这样一个等式：
p=1/a^n
p表示取到某个值的概率，a表示存储单元能够存储的数量，如果是bit那就是2，n表示编码长度，可以用信息熵来理解，所以总的可能性应该是a^n，那取到单个值的概率就是p=1/a^n。反推信息熵的公式就是：
n=-loga(p)
信息量是可以叠加的，所以总的信息熵应该是所有信息之和，还是以所有存储单元都是bit为例，且每个bit都是等概率分布，也就是说每个bit代表的信息量完全相同，那最终信息熵的公式应该为：
-segmma((1/a^n)*loga(p))也就是-segmma(p*log(p))
写成第一种形式，只是想展示所谓的信息熵，就是表示在一段确定编码长度的数据里面，所截取数据的长度，长度越长，信息量就越大。如果说计算机内存是以bit来划分，那一个word的信息熵就比一个byte的信息熵大。扩展一下，如果取到每个值的概率不相等，那就应该用第二种形式了，为了方便理解，个人称呼p为瞬时概率，log(p)为瞬时信息量，积分求和之后就是总的信息量。如果第一次就看到第二种形式，那真是非常的不解。
以上的表述非常不严谨，不过能够理解意思就行，发现问题的朋友也帮忙指点一下，thx～
参考资源
作者：清雨影
链接：https://www.zhihu.com/question/30828247/answer/61047733
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
