<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Information-Theory on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/information-theory/</link><description>Recent content in Information-Theory on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</link></image><generator>Hugo -- 0.161.1</generator><language>ja-jp</language><lastBuildDate>Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/information-theory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>情報理論（information theory）: エントロピー・KL ダイバージェンス・相互情報量</title><link>https://debimate.jp/ml/math/information-theory/</link><pubDate>Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/ml/math/information-theory/</guid><description>&lt;p&gt;情報理論（information theory）は、Claude Shannon が 1948 年に創始した「情報を定量化する」枠組みである。中核となる量がエントロピー（entropy, 不確実性）、KL ダイバージェンス（2 分布の距離）、相互情報量（mutual information, 2 変数の依存性）の 3 つで、機械学習の損失関数・特徴量選択・決定木の分割基準・変分推論などに直接現れる。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>