信息增益和信息增益率的区别，信息增益方法是什么

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

1、信息增益（Kullback–Leibler divergence）又称information divergence，information gain，relative entropy或者KLIC。

2、信息增益在概率论和信息论中，信息增益是非对称的，用以度量两种概率分布P和Q的差异。信息增益描述了当使用Q进行编码时，再使用P进行编码的差异。通常P代表样本或观察值的分布，也有可能是精确计算的理论分布。Q代表一种理论，模型，描述或者对P的近似。

3、尽管信息增益通常被直观地作为是一种度量或距离，但事实上信息增益并不是。就比如信息增益不是对称的，从P到Q的信息增益通常不等于从Q到P的信息增益。信息增益是f增益（f-divergences）的一种特殊情况。在1951年由Solomon Kullback和Richard Leibler首先提出作为两个分布的直接增益（directed divergence）。它与微积分中的增益不同，但可以从Bregman增益（Bregman divergence）推导得到。

1、信息增益（Kullback–Leibler divergence）又称information divergence，information gain，relative entropy或者KLIC。

2、在概率论和信息论中，信息增益是非对称的，用以度量两种概率分布P和Q的差异。信息增益描述了当使用Q进行编码时，再使用P进行编码的差异。通常P代表样本或观察值的分布，也有可能是精确计算的理论分布。Q代表一种理论，模型，描述或者对P的近似。

3、尽管信息增益通常被直观地作为是一种度量或距离，但事实上信息增益并不是。就比如信息增益不是对称的，从P到Q的信息增益通常不等于从Q到P的信息增益。信息增益是f增益（f-divergences）的一种特殊情况。在1951年由Solomon Kullback和Richard Leibler首先提出作为两个分布的直接增益（directed divergence）。它与微积分中的增益不同，但可以从Bregman增益（Bregman divergence）推导得到。

wwW.Xtw.Com.cN系统网专业的PC、手机系统开发下载平台，HarmonyOS系统、安卓、OS、windows电脑重装系统在线下载安装,操作系统平台技术学习,攻略教程,技术交流。