本文介绍了交叉熵的概念，它是衡量两个概率分布差异的度量，常用于分类问题的损失函数。文章讲解了交叉熵的计算公式，并提供了Python代码示例，帮助读者理解和应用交叉熵于机器学习模型的优化。
交叉熵（Cross-Entropy）是一种衡量两个概率分布之间差异的方法。在机器学习中，交叉熵经常被用作损失函数，特别是在分类问题中。本篇文章将向读者介绍交叉熵的概念和计算方式，并提供使用Python实现的源代码。
交叉熵是基于信息论中的熵（Entropy）衍生出来的概念。在信息论中，熵被定义为随机变量不确定性的度量。交叉熵是根据这个概念拓展而来，用于衡量两个概率分布之间的差异。
假设有两个概率分布P(x)P(x)P(x)和Q(x)Q(x)
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