K-L散度(相对熵) Python 实现
K-L散度又称相对熵,是度量两个概率分布之间的差异性的一种方式。在信息论中,它常被用来衡量同一事件空间中两个概率分布 PPP 和 QQQ 之间的差异程度。
假设有一个离散随机变量 XX
本文介绍了K-L散度的概念及其在信息论中的应用,详细讲解了如何利用Python和NumPy库计算两个概率分布之间的相对熵。通过示例展示了计算过程并提供了完整代码。
K-L散度(相对熵) Python 实现
K-L散度又称相对熵,是度量两个概率分布之间的差异性的一种方式。在信息论中,它常被用来衡量同一事件空间中两个概率分布 PPP 和 QQQ 之间的差异程度。
假设有一个离散随机变量 XX
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