KL散度(KL divergence, JS divergence)
在信息论和概率论中，KL散度描述两个概率分布\(P\)和\(Q\)之间的相似程度。 定义为： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...
原文：python 3计算KL散度（KL Divergence）
KL DivergenceKL Kullback Leibler Divergence中文译作KL散度，从信息论角度来讲，这个指标就是信息增益 Information Gain 或相对熵 Relative Entropy ，用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性，注意，这个指标不能用作距离衡量，因为该指标不具有对称性，即两个分布PP和QQ，DKL P Q DKL P Q 与DKL Q P DK ...
2019-06-18 16:48 0 1022 推荐指数：
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