你想弄懂什么？

当条件熵 H(X|Y) 为零时，意味着一旦知道 Y，关于 X 就没有剩余的不确定性或惊讶。这表明 X 是 Y 的确定性函数，因此关于 X 的所有信息都完全包含在 Y 中。

适用条件：X 和 Y 是离散随机变量。

当条件熵 H(X|Y) 为零时，意味着一旦知道 Y，关于 X 就没有剩余的不确定性或惊讶。这表明 X 是 Y 的确定性函数，因此关于 X 的所有信息都完全包含在 Y 中。

适用条件：X 和 Y 是离散随机变量。

该练习要求学生实现一个 Matlab 函数 conditionalentropy(p)，该函数从二维联合概率矩阵 $p(x,y)$ 计算给定 Y 时 X 的条件熵。它包括特定的测试用例以验证正确性，例如确定性和均匀分布。

适用条件：输入 p 被假定为二维联合概率数组 $p(x,y)$。；学生可以重用现有的 entropy() 和 jointentropy() 例程。

该练习要求学生实现一个 Matlab 函数 conditionalentropy(p)，该函数从二维联合概率矩阵 $p(x,y)$ 计算给定 Y 时 X 的条件熵。它包括特定的测试用例以验证正确性，例如确定性和均匀分布。

适用条件：输入 p 被假定为二维联合概率数组 $p(x,y)$。；学生可以重用现有的 entropy() 和 jointentropy() 例程。