知到智慧树

kl距离公式

KL散度（KullbackLeibler divergence）是信息论中的一个重要概念，也被称为相对熵。它用于衡量两个概率分布的差异性，可以在机器学习、统计学等领域中发挥重要作用。 KL散度的数学定义：给定两个概率分布P和Q，它们之间的KL散度定义为：$$D_{KL}(P||Q) = \sum_{i} P(i) \log \left( \frac{P(i)}{Q(i)} \right)$$ 在编程中的应用： 概率分布比较： 在机器学习中，可以使用KL散度来衡量模型输出的分布与真实分布之间的差异，帮助评估模型...