机器学习小知识：相对熵
相对熵又称互熵、交叉熵、KL散度、信息增益，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法，记为D(P||Q)。在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。（P,Q越相似，相对熵越小）
老羊快跑微信公众号、钉钉分享交流群如下。
相对熵又称互熵、交叉熵、KL散度、信息增益，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法，记为D(P||Q)。在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。（P,Q越相似，相对熵越小）
老羊快跑微信公众号、钉钉分享交流群如下。