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Freiburger
前老留德华,数学博士,机器学习,算法爱好者
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2019年11月5日
Kullback-Leibler 散度, 互信息,信息增益
摘要: 1. Kullback-Leibler 散度: 在概率论,信息论中我们往往得考虑两个概率分布(更一般的,测度)的差异度,一种衡量方式就是所谓的用Kullback-Leibler散度(或者称距离)表征两个测度(分布)的差异度,其定义如下: 定义 1.1 :$P,Q$是样本空间$(\Omega, \ma
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posted @ 2019-11-05 08:57 Freiburger
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