然后,我们用2为底的对数来计算P和Q的KL散度: # calculate the kl divergence def kl_divergence(p,q): returnsum(p[i]* log2(p[i]/q[i])foriinrange(len(p))) # define distributions p= [0.10,0.40,0.50] q= [0.80,0.15,0.05] # calculate (P || Q) kl_pq= kl_divergence(p,q) print(...
KL_divergence=calculate_KL_divergence(dataFrame,features[i],features[-1])ifKL_divergence==info_entropy:# 如果该特征的条件熵为0说明可以直接当做叶子节点了 classes,num_classes,groups=get_all_classes(dataFrame,features[i])decision_tree={}forkinrange(len(groups)):decision_tree[features[i]+' '+str(...
对称KL就是KL(P,Q)与KL(Q,P)的值加起来之后取平均。 2.KL散度计算Python代码 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from scipyimport*defasymmetricKL(P,Q):returnsum(P*log(P/Q))#calculate the kl divergence betweenPandQdefsymmetricalKL(P,Q):return(asymmetricKL(P,Q)+asymmetricKL(Q,P))/2.00...
d(x,k)+ d(k,y) >= d(x,y) 三角形法则 KL 散度至多满足前面两条,后面介绍的对称 KL 也只能满足前面三条。所以,我们叫 KL 散度,而不是叫 KL 距离。 import numpy as np from scipy import * def asymmetricKL(P,Q): return sum(P * log(P / Q)) #calculate the kl divergence between P ...
python 3计算KL散度(KL Divergence) 简介:KL DivergenceKL( Kullback–Leibler) Divergence中文译作KL散度,从信息论角度来讲,这个指标就是信息增益(Information Gain)或相对熵(Relative Entropy),用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性,注意,这个指标不能用作距离衡量,因为该指标不具有对称性,即两个分布PP和QQ,...
KL Divergence KL( Kullback–Leibler) Divergence中文译作KL散度,从信息论角度来讲,这个指标就是信息增益(Information Gain)或相对熵(Relative Entropy),用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性,注意,这个指标不能用作距离衡量,因为该指标不具有对称性,即两个分布PP和QQ,DKL(P|Q)DKL(P|Q)与DKL(Q|P)DKL(...
KL散度(KL divergence) 全称:Kullback-Leibler Divergence 用途:比较两个概率分布的接近程度 在统计应用中,我们经常需要用一个简单的,近似的概率分布 f∗f∗ 来描述 观察数据 DD 或者另一个复杂的概率分布 ff 。这个时候,我们需要一个量来衡量我们选择的近似分布 f∗f∗ 相比原分布 ff 究竟损失了多少信息...
第一种方法用于监督学习中,第二种方法用于强化学习中。KL-散度在功能上类似于多分类交叉熵,并且也称为P相对于Q的相对熵: 我们像以前对多类交叉熵损失所做的那样,在compile()函数中将'kullbackleiblerdivergence'指定为损失参数的值。 # importing requirements ...
第一种方法用于监督学习中,第二种方法用于强化学习中。KL-散度在功能上类似于多分类交叉熵,并且也称为P相对于Q的相对熵: 我们像以前对多类交叉熵损失所做的那样,在compile()函数中将'kullbackleiblerdivergence'指定为损失参数的值。 # importing requirements ...
I know with python and scikit learn, how to calculate KL divergence for Gaussian mixture given that its parameters such as weight, mean, and covariance as np.array,as shown below. GaussianMixture initialization using component parameters - sklearn KL-Divergence of two GMMs But I am wondering, ...