Kernighan-Lin算法通過迭代改進進行划分，1970年提出，用於求解所有節點都有相同權重的二分圖。該算法可以擴展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法簡介 KL算法用於電路所表征的圖上，其中節點代表元胞，邊代表元胞之間的鏈接。形式上，讓圖G(V,E)有|V| = 2n個節點 ...

covariance 指兩個變量的相關性：cov(x, y) =E(x y) - E(x) E(y) cov(x, y) < 0 負相關 cov(x, y) = 0 無關 cov(x, y ...

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 ...

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)對應的每個事件，若用概率分布 Q(x ...

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 ...

android kl（key layout）文件是一個映射文件，是標准linux與anroid的鍵值映射文件，kl文件可以有很多個，但是它有一個使用優先級： 如果你沒有為設備單獨定義kl文件，那么就會使用默認的那個Generic.kl文件。 例如： 還有一點需要注意，我們怎么知道 ...