相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是兩個概率分布P和Q差別的非對稱性的度量 ...

KL距離，是Kullback-Leibler差異（Kullback-Leibler Divergence）的簡稱，也叫做相對熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空間里的兩個概率分布的差異情況。其物理意義是：在相同事件空間里，概率分布P(x)的事件空間，若用概率分布Q（x）編碼 ...

在信息論和概率論中，KL散度描述兩個概率分布\(P\)和\(Q\)之間的相似程度。 定義為： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...

KL DivergenceKL（ Kullback–Leibler） Divergence中文譯作KL散度，從信息論角度來講，這個指標就是信息增益（Information Gain）或相對熵（Relative Entropy），用於衡量一個分布相對於另一個分布的差異性，注意，這個指標不能用 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 一、第一種理解　　 　　相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information ...

一、第一種理解　　 　　相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是兩個概率分布P和Q差別 ...

原文地址Count Bayesie 這篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的學習筆記，原文對 KL散度 的概念詮釋得非常清晰易懂，建議閱讀 KL散度( KL divergence ...

淺談KL散度 一、第一種理解　　 相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是兩個 ...