K-L散度（相对熵） Python 实现

CodeWG

于 2023-05-03 03:38:31 发布

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文章标签： python numpy 机器学习

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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。

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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 $P$ 和 $<$

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