ML与信息论
更新……
ML与熵
1、熵的基础知识
(1)、相对熵：两个KL散度的区别：
1)、绿色曲线是真实分布p的等高线；红色曲线是使用近似p(z1,z2)=p(z1)p(z2)得到的等高线。
2)、蓝色曲线是真实分布p的等高线；红色曲线是单模型近似分布q的等高线。
(2)各种熵之间的关系图
2、熵与分布的关系
(1)、两点分布的熵
(2)、三点分布的熵
3、最大熵模型与Logistic/Softmax回归
Logistic/Softmax回归的后验概率
最大熵模型的后验概率
ML与Information：机器学习与Information信息论之间那些七七八八、乱七八糟、剪不断理还乱的关系攻略
2021-10-29
138
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简介：
ML与Information：机器学习与Information信息论之间那些七七八八、乱七八糟、剪不断理还乱的关系攻略
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