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条件熵 H(X|Y) 衡量在观察到另一个随机变量 Y 之后，关于随机变量 X 的平均剩余不确定性或惊讶程度。它被定义为条件自信息 h(x|y) 在 X 和 Y 的联合分布上的期望值。

适用条件：X 和 Y 是离散随机变量。；求和是在联合字母表 $A_x \times A_y$ 上进行的。

条件熵 H(X|Y) 衡量在观察到另一个随机变量 Y 之后，关于随机变量 X 的平均剩余不确定性或惊讶程度。它被定义为条件自信息 h(x|y) 在 X 和 Y 的联合分布上的期望值。

适用条件：X 和 Y 是离散随机变量。；求和是在联合字母表 $A_x \times A_y$ 上进行的。

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。