熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值越大，若随机变量退化成定值，熵为0，均匀分布是最不确定的分布。熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射。
熵的定义公式如下：
在经典熵的定义中，底数是2，此时熵的单位是bit，若底数是e，则熵的单位是nat(奈特)
两个随机变量X, Y的联合分布，可以形成联合熵Joint Entropy，用H(X,Y)表示，那么我们不禁要问：H(X,Y) - H(Y)代表什么呢？
事实上，(X,Y)发生所包含的熵，减去Y单独发生包含的熵，在Y发生的前提下，X发生的新带来的熵。于是有了条件熵：H(X|Y)的定义
下面是条件熵的推导公式：
相对熵，又称为互熵，交叉熵，鉴别信息，KL散度，假设p(x), q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：
对于相对熵，可以度量两个随机变量的距离，一般的p对q的相对熵和q对p的相对熵不相等。
对于已知的随机变量p，要使得相对简单的随机变量q，尽量接近p，那么我们可以采用相对熵进行求解：
假定使用KL(Q||P)，为了让距离最小，则要求在P为0的地方，Q尽量为0。会得到比较“窄”的分布曲线；
假定使用KL(P||Q)，为了让距离最小，则要求在P不为0的地方，Q也尽量不为0。会得到比较“宽”的分布曲线；
互信息
两个随机变量X，Y的互信息，定义为X，Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵。
对于互信息，我们可以有如下的推导公式：
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