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酸菜鱼也要有姓名
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2019年7月29日
交叉熵在机器学习中的使用
摘要: 交叉熵在机器学习中的使用 1、信息量 概率越小,信息量越大,事件$X=x_0$的信息量为: $$I(x_0)= log(p(x_0))$$ 2、熵 熵表示所有信息量的期望: $$H(x)= \sum_{i=1}^n p(x_i)log(p(x_i))$$ 其中n代表事件X有n种可能 3、相对熵(KL
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posted @ 2019-07-29 11:22 酸菜鱼也要有姓名
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