意思：mutual-information是指两个随机变量之间的相关性，用于衡量两个变量之间的信息交流程度。

怎么读：[myuˈtʃuəl ˌɪnfərˈmeɪʃən]（音标）

用法：mutual-information通常用于信息论、统计学和机器学习领域，用来衡量两个变量之间的相关性。它可以帮助我们理解数据集中的模式和关系，并且可以应用于特征选择、聚类分析、图像处理等领域。

例句1：The mutual-information between the stock price and the company's performance is high, indicating a strong correlation.（股票价格和公司业绩之间的互信息很高，表明二者存在强烈的相关性。）

例句2：By calculating the mutual-information between different features, we can select the most relevant ones for our machine learning model.（通过计算不同特征之间的互信息，我们可以为机器学习模型选择最相关的特征。）

例句3：Mutual-information can also be used to measure the redundancy in a dataset, which can help us simplify and optimize our data analysis process.（互信息也可以用来衡量数据集中的冗余性，从而帮助我们简化和优化数据分析过程。）

例句4：In natural language processing, mutual-information is often used to determine the co-occurrence of words in a text.（在自然语言处理中，互信息经常用于确定文本中单词的共现情况。）

例句5：The mutual-information between the input and output of a neural network can be used as a measure of the network's performance.（神经网络输入和输出之间的互信息可以作为衡量网络性能的指标。）

同义词及用法：互信息（中文），mutual information（英文），MI（缩写），information gain（信息增益，与互信息概念相似但有细微差别）。

编辑总结：mutual-information是一个重要的概念，在信息论、统计学和机器学习等领域都有广泛的应用。它可以帮助我们理解数据集中的相关性和模式，并且可以用来优化数据分析过程。同时，它也是其他概念如信息增益的基础，对于深入理解这些概念都非常有帮助。