概率分布之间的距离度量以及python实现(四)
1、f 散度（f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的。事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种。 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布，则f散度被定义为： 一些通用的散度，如KL-divergence ...
原文：概率分布之间的距离度量以及python实现(三)
概率分布之间的距离，顾名思义，度量两组样本分布之间的距离 。 卡方检验 统计学上的 统计量，由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在 年首次提出的，因此也称之为Pearson ，其计算公式为 i ， ， ， ，k 其中，Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总频数n i水平的期望概率pi。当n比较大时， 统计量近似 ...
2017-06-19 21:54 0 7341 推荐指数：
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