https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 上一篇文章我们简单介绍了信息熵的概念,知道了信息熵可以表达数据的信息量大小,是信息处理一个非常重要的概念。 对于离散型随机变量,信息熵公式如下: H(p)=H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)]=−∑ni=1p(x)logp(x) H ( p ) = H ( X ) = ...
原文链接:https://blog.csdn.net/Zhaohui_Zhang/article/details/120546731
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下面的定理给出了变分距离与 KL-散度的大小关系。 引理3.5 [Pinsker 不等式]: D\big(X\|\hat{X}\big)\geq\frac12\log_2(e)\|P_X-P_{\hat{X}}\|_1^2\\证明:仍记 \mathcal{A}:=\{x\in\mathcal{X}:p_X(x)>p_{\hat{X}}(x)\} ,根据引理 3.4 之 (1) 有\frac12\|P_X-P_{...
散度或称发散度,是向量分析中的一个向量算子,将向量空间上的一个向量场(矢量场)对应到一个标量场上。散度描述的是向量场里一个点是汇聚点还是发源点,形象地说,就是这包含这一点的一个微小体元中的向量是“向外”居多还是“向内”居多。 例如,在空气动力学上,速度散度的物理意义是单位体积运动流体的体积变化...
我们是不能说P1分布与Q1分布之间的差距要小于P2分布与Q2分布之间的差距的,因为这两者是不具有比较性的。 只有当 H(P || Q1)=0.1 H(P || Q2)=0.2 时,我们可以说P分布与Q1分布之间的差距要小于P分布与Q2分布之间的差距的,也就是此时才可以说P与Q1的分布差距小于P与Q2的分布的。
本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。 在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)作为一个基础概念,在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37452654 https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 交叉熵和相对熵 相对熵(KL散度) KL 散度:衡量每个近似分布与真实分布之间匹配程度的方法: \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N} p\left(x_{i}\right) \log... ...
最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看【链接】。 首先先介绍一下KL散度是啥。KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看...
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)作为一个基础概念,在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失。本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。 KL散度 KL散度,也称为相对熵,是衡量两个概率分布P和Q之间差异的有效方法。