数学小课堂：库尔贝勒交叉熵（K-L divergence，也叫KL散度）【量化度量错误预测所要付出的成本，避免制订出与事实相反的计划】
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2025-05-29 14:49:41
文章目录
- 引言
- I 预备知识：置信度（Confidence Level）
- 1.1 置信度的定义
- 1.1 提高置信度
- II 误判的代价函数
- 2.1 信息偏差带来的损失
- 2.2 库尔贝勒交叉熵的应用
- 2.3 古德-图灵估计（Good-Turing Estimate）
引言
从所有预见到的事情中拿出很少一些资源，分配给没有预见到的事情。
I 预备知识：置信度（Confidence Level）
1.1 置信度的定义
置信度：量化地衡量自己有多么确定一件事
置信度可以帮你衡量一个信息到底是否可靠，带有随机性质的结论，需要有95%的置信度。
1.1 提高置信度
增加所统计的样本的数量。对于能够重复的事情，要被检验足够多次之后，置信度才高。
II 误判的代价函数
库尔贝勒交叉熵
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