自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图：对数以2为底，单位是比特（bit）对数以e为底，单位是纳特（nat）如英语有26个字母，假设在文章中出现的概率相等，每个字母的自信息量（也称作编码长...

交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。相对熵（relativeentropy）就是KL散度（Kullback–Leiblerdivergence），用于衡量两个概率分布之间的差异。对...

作者：桂。时间：2017-04-06 12:29:26链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言之前在梳理最小二乘的时候，矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解（Non-negativem...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入上篇讲到，如果用GibbsSampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastivedivergence，CD算法。我们希望得到...

一组数据怎样去评价和量化它的离散度，有很多种方法：标准差极差最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。标准差离均差平方和由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使...

本文是介绍微积分学中的一种向量分析。关于电磁学中与电通量有关的定理，详见“高斯定律”。 高斯公式，又称为散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。散度定理可以用来计算穿...

　　相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益（informationgain）。 　　KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 &...