Kernighan-Lin算法通过迭代改进进行划分，1970年提出，用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上，其中节点代表元胞，边代表元胞之间的链接。形式上，让图G(V,E)有|V| = 2n个节点 ...

covariance 指两个变量的相关性：cov(x, y) =E(x y) - E(x) E(y) cov(x, y) < 0 负相关 cov(x, y) = 0 无关 cov(x, y ...

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 ...

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： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...

KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是：在相同事件空间里，概率分布P(x)对应的每个事件，若用概率分布 Q(x ...

一、第一种理解　　 　　相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是两个概率分布P和Q差别 ...

原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记，原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂，建议阅读 KL散度( KL divergence ...

android kl（key layout）文件是一个映射文件，是标准linux与anroid的键值映射文件，kl文件可以有很多个，但是它有一个使用优先级： 如果你没有为设备单独定义kl文件，那么就会使用默认的那个Generic.kl文件。 例如： 还有一点需要注意，我们怎么知道 ...