(一)前言
- 早就耳闻KL散度$(Kullback-Leibler$ $divergnece)$大名,近日系统学习决策树遇到了信息增益,而它们之间的联系之紧密是不言而喻的,故想整合收集到的资料来学习一下这方面的知识。
(二)定义
- 熵:$H(X)=E_X[\ln \frac{1}{p(x)}]$
- 联合熵:$H(X,Y)=E_{X,Y}[\ln \frac{1}{p(x,y)}]$
- 条件熵:$H(Y\vert X)=E_X[E_{Y\vert X}[\ln \frac{1}{p(y\vert x)}]]$
标签:frac,vert,ln,散度,KL,增益 来源: https://www.cnblogs.com/gyhhaha/p/11788408.html
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