转自：http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 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 ...
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2019-01-24 00:26:40
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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： $$ D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. $$ ...
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2018-10-27 21:08:12
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熵（entropy）、KL散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）在机器学习的很多地方会用到。比如在决策树模型使用信息增益来选择一个最佳的划分，使得熵下降最大；深度学习模型最后一层使用 softmax 激活函数后，我们也常使用交叉... ...
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2018-09-27 22:53:39
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整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 各种熵的计算 常用的树搭建方法 防止过拟合—剪枝 前剪枝的几种停止条件 1.各种熵的计算 熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相 ...
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2018-05-09 19:41:05
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步骤1：先定义KLdiv函数： 步骤2：再写一个主函数调用它： ...
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2018-04-01 16:06:20
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浅谈KL散度一、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差别的非对... ...
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2018-01-13 15:47:07
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ython计算KL散度import numpy as np import scipy.stats x = [np.random.randint(1,11) for i in range(10)] print(x) print(np.sum(x)) px = x/np.sum(x)#归一化 print... ...
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2018-01-08 10:56:43
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一. 信息论背景 信息论的研究内容，是对一个信号包含信息的多少进行量化。所采用的量化指标最好满足两个条件： （1）越不可能发生的事件包含的信息量越大； （2）独立事件有增量的信息（就是几个独立事件同时发生的信息量等于每一个信息量的和）。 遵循以上原则，定义一个事件$\mathsf{x}=x$的自信息 ...
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2017-10-29 16:43:53
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0 前言 上课的时候老师讲到了信息论中的一些概念，看到交叉熵，这个概念经常用在机器学习中的损失函数中。 这部分知识算是机器学习的先备知识，所以查资料加深一下理解。 Reference: 信息熵是什么，韩迪的回答：https://www.zhihu.com/question/22178202 如何通俗 ...
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2017-10-15 21:22:47
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