KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的Python实现

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的Python实现

KL散度是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。在信息论和统计学中经常使用KL散度来比较两个概率分布的相似性。本文将介绍如何使用Python计算和应用KL散度，同时提供相应的源代码。

首先，我们需要了解KL散度的定义。对于两个离散概率分布P和Q，其KL散度定义如下：

KL(P || Q) = Σ(P(i) * log(P(i) / Q(i)))

其中，P(i)和Q(i)分别表示P和Q在第i个事件上的概率。

现在，让我们来看一下如何在Python中计算KL散度。我们可以使用NumPy库来进行数值计算。以下是一个示例函数，用于计算两个概率分布的KL散度：

import numpy as np

def kl_divergence(p, q):
    p = np