變分 對於普通的函數f(x)，我們可以認為f是一個關於x的一個實數算子，其作用是將實數x映射到實數f(x)。那么類比這種模式，假設存在函數算子F，它是關於f(x)的函數算子，可以將f(x)映射成實數F ...

時間：JSong 時間：2018.01.14 文章很長，理論和實現都講的很細，大家可以先收藏，有時間再看。 在上一篇文章中，我們對LendingClub的數據有了一個大致的了解，這次我將 ...

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 ...

作者：桂。 時間：2017-04-06 20:26:01 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6670214.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得 ...

KL散度理解以及使用pytorch計算KL散度 計算例子： ...

作者：JSong 時間：2018.01.14 評分卡可以用來預測客戶的好壞。當一個評分卡已經構建完成，並且有一組個人分數和其對應的好壞狀態的數據時，我們想知道所構建的評分卡是否可靠？可靠程度如何？而 ...

交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H( ...

作者：桂。 時間：2017-04-06 12:29:26 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得注 ...

主講人 戴瑋 （新浪微博: @戴瑋_CASIA） Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我們在前面看到，概率推斷的核心任務就是計算某分布下的某個函數的期望、或者計算邊 ...

前言 學習決策樹時會接觸到一些信息熵,條件熵和信息增益的知識,此外還有互信息,相對熵,交叉熵和互信息,KL散度等等亂七八糟的知識和名字,我本人已經記得大腦混亂了,還沒有全部記住,所以在這里記錄一下. ...