《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》

假设我们听到了两件事，分别如下：
事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。
事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。
仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事件A的信息量要大。究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。所以当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。越可能发生的事件发生了，我们获取到的信息量就越小。那么信息量应该和事件发生的概率有关。

假设X

是一个离散型随机变量，其取值集合为χ,概率分布函数p(x)=Pr(X=x),x∈χ,则定义事件X=x0

的信息量为：

I(x0)=−log(p(x0))

由于是概率所以p(x0)的取值范围是[0,1],绘制为图形如下：

可见该函数符合我们对信息量的直觉