<s>Human: 用你自己的话解释熵在信息理论中的含义以及如何计算它。
</s><s>Assistant: 熵是指随机变量的不确定性。在信息理论中，熵是度量一个随机变量的不确定性或者不可预测性的量值。熵的值越高，随机变量的不确定性就越高，也就是说，信息的平均不确定性越大。

在计算熵时，需要先计算出每一种可能性出现的概率，然后将每个概率值乘以其对应的信息量（也就是信息学习过程中可以得到的信息）。信息量可以用负对数表示，这样计算得到的熵的单位就是比特（bit）。

例如，如果一个事件有两个互斥的可能性，概率分别为0.5和0.5，则这个事件的熵为1 bit。如果这个事件有四个可能性，每个概率都是0.25，则这个事件的熵为2 bits。可以看出，熵是随着随机变量具有更多可能出现情况而增加的。
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