散度（学习自存）

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原创 最新推荐文章于 2026-03-15 01:09:57 发布 181 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Jensen-Shannon Divergence：定义、性质与应用 对于连续的概率分布，需要使用积分来计算KL散度和JS散度。然而，在MATLAB中，可以使用数值积分的方法（如integral函数）来近似计算连续分布的KL散度和JS散度。在这个示例中，首先定义了一个函数calculateJSD，它接受两个概率分布P和Q作为输入，并返回它们之间的JS散度。在示例中，定义了两个离散的概率分布P和Q，并调用calculateJSD函数来计算它们之间的JS散度。通过MATLAB等编程工具，我们可以方便地计算两个概率分布之间的JS散度，并进一步研究它们之间的差异和相似性。 阅读详情

KL散度

衡量两个概率分布之间的差异

不对称的散度：

对称的散度

Jensen-Shannon 散度（JSD）

其中，

##留坑，之后再填

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#python
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KL散度及Python实现 KL散度及Python实现1 KL散度1.1 定义1.2 公式1.3 几个结论1.4 应用1.4.1 应用1：机器学习领域1.4.2 应用2：用户画像2 Python实现求解2.1 生成分布2.2 计算方法12.3 计算方法23 参考 1 KL散度 在很多场合，经常会遇到KL散度这个概念，那么它到底是什么含义呢？如何定义的？又有哪些应用场景？最后如何用Python进行计算呢？ 1.1 定义 KL散度（Kullback-Leibler divergence，简称KLD）: 在信息系统中称为相对熵（relat 阅读详情

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KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵（relative entropy），是用来衡量两个概率分布之间差异的一种指标。在机器学习中，KL散度常常用于度量两个概率分布之间的相似度或差异性。具体来说，假设我们有两个概率分布px和qx，其中px表示真实分布，qx表示模型预测的分布。DKL​p∣∣q∑x∈X​pxlogqxpx​其中，X是所有可能的取值的集合。可以看出，KL散度是px和qx。

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KL散度 = H(P,Q) - H(P) ≈ 0.08 bits（浪费的信息）这个词，源于拉丁语 “to diverge”（发散），但在两个领域引申出了不同的含义。在微分几何或信息几何中，这二者存在深层关联，但对初学者，需要的是严格区别这两者。就像“苹果（水果）”和“Apple（公司）”都叫 apple。：交叉熵等于真实分布P的熵加上P与Q之间的 KL 散度。它们都不是真正的距离，但都从不同角度量化了概率分布之间的“不一致”。二者都是信息论赠予我们的“分布显微镜”，看清数据背后的概率真相。

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2.使用KL散度测量丢失的信息。

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